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Enregistrement W4361954848 · doi:10.1158/1078-0432.c.6530583.v1

Data from ARID1A Mutation May Define an Immunologically Active Subgroup in Patients with Microsatellite Stable Colorectal Cancer

2023· preprint· en· W4361954848 sur OpenAlexaff
Amir Mehrvarz Sarshekeh, Jumanah Alshenaifi, Jason Roszik, Ganiraju C. Manyam, Shailesh Advani, Riham Katkhuda, Anuj Verma, Michael Hon‐Wah Lam, Jason Willis, John Paul Shen, Jeffrey S. Morris, Jennifer S. Davis, Jonathan M. Loree, Hey Min Lee, Jaffer A. Ajani, Dipen M. Maru, Michael J. Overman, Scott Kopetz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChromatin Remodeling and Cancer
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterNational Institutes of Health
Mots-clésARID1AColorectal cancerMicrosatellite instabilityDNA mismatch repairFrameshift mutationMSH2CancerCancer researchMLH1BiologyMedicineMutationMolecular biologyGeneGeneticsMicrosatellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div>AbstractPurpose:<p>AT-rich interactive domain 1A (<i>ARID1A</i>) is commonly mutated in colorectal cancer, frequently resulting in truncation and loss of protein expression. ARID1A recruits MSH2 for mismatch repair during DNA replication. ARID1A deficiency promotes hypermutability and immune activation in preclinical models, but its role in patients with colorectal cancer is being explored.</p>Experimental Design:<p>The DNA sequencing and gene expression profiling of patients with colorectal cancer were extracted from The Cancer Genome Atlas and MD Anderson Cancer Center databases, with validation utilizing external databases, and correlation between ARID1A and immunologic features. IHC for T-cell markers was performed on a separate cohort of patients.</p>Results:<p>Twenty-eight of 417 patients with microsatellite stable (MSS) colorectal cancer (6.7%) had <i>ARID1A</i> mutation. Among 58 genes most commonly mutated in colorectal cancer, <i>ARID1A</i> mutation had the highest increase with frameshift mutation rates in MSS cases (8-fold, <i>P</i> < 0.001). In MSS, <i>ARID1A</i> mutation was enriched in immune subtype (CMS1) and had a strong correlation with IFNγ expression (Δ<i>z</i> score +1.91, <i>P</i> < 0.001). Compared with <i>ARID1A</i> wild-type, statistically significant higher expression for key checkpoint genes (e.g., PD-L1, CTLA4, and PDCD1) and gene sets (e.g., antigen presentation, cytotoxic T-cell function, and immune checkpoints) was observed in mutant cases. This was validated by unsupervised differential expression of genes related to immune response and further confirmed by higher infiltration of T cells in IHC of tumors with <i>ARID1A</i> mutation (<i>P</i> = 0.01).</p>Conclusions:<p>The immunogenicity of <i>ARID1A</i>-mutant cases is likely due to an increased level of neoantigens resulting from increased tumor mutational burden and frameshift mutations. Tumors with <i>ARID1A</i> mutation may be more susceptible to immune therapy–based treatment strategies and should be recognized as a unique molecular subgroup in future immune therapy trials.</p></div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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