Abstract 6064: Patient-partnered research enables germline characterization of angiosarcoma predisposition genes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Angiosarcoma (ASC) represents 1-2% of soft tissue sarcomas. Due to its rarity, to date, no large-scale studies have been done to systematically identify ASC-predisposition genes and the broader landscape of pathogenic germline variants in patients with ASC remains unclear. Methods: Through the Angiosarcoma Project, an ongoing patient-partnered research approach that allows patients living anywhere in the U.S. or Canada with angiosarcoma to participate through a website, blood and saliva samples were collected from more than 300 patients and whole-exome-sequencing was performed. Machine-learning frameworks were used to identify germline short variants (SNPs, indels) and rare germline copy number variants (CNVs). The pathogenicity of variants in 107 curated cancer-predisposition and sarcoma-related genes were evaluated according to the ACMG guidelines. A short-variant-based gene-burden analysis was then performed using 223 unrelated ASC patients and 4557 ancestry-matched unrelated cancer-free controls. Results: In total, 38 patients (17.04%) carried at least one pathogenic short variant, including 37 carrying germline heterozygous pathogenic variants in POT1 (9, 4.04%), BRCA2 (3, 1.35%), CHEK2 (3, 1.35%), MUTYH (3, 1.35%), BRCA1 (2, 0.90%), PRF1 (2, 0.90%), ERCC3 (1, 0.45%), TP53 (2, 0.90%), ATM (1, 0.45%), TSHR (1, 0.45%), TSC2 (1, 0.45%), SDHA (1, 0.45%), SBDS (1, 0.45%), MSH6 (1, 0.45%), MITF (1, 0.45%), MET (1, 0.45%), LZTR1 (1, 0.45%), FH (1, 0.45%), ERCC2 (1, 0.45%), XPC (1, 0.45%). In addition, one patient harbored pathogenic short variants in both BRCA1 and ERCC3. In the 8 unique CNVs detected in 10 (4.55%) patients, 6 were classified as pathogenic including 3 heterozygous duplications overlapping MSH2, LZTR1, SMARCB1, and 3 heterozygous deletions overlapping NF1, MSH2, and WRN. Two unique heterozygous duplications met VUS criteria including one overlapping ERCC2 and one overlapping SMARCB1. In a comparison between ASC patients and cancer-free controls of predominantly European ancestry, we found ASC patients tobe 40 times more likely to carry a pathogenic variant in POT1 (OR: 42.91, CI: [15.40-174.08], q < 0.001, p < 0.001), while TP53 was nominally significant (OR: 7.37, CI: [1.19 - 41.13], p = 0.037). Conclusion: We confirmed prior observations of POT1 being responsible for ASC and called for attention to investigate the effect of germline CNVs in ASC. Overall, the elucidation of various germline elements associated with ASC risk highlighted the value and importance of patient-partnered research, particularly for rare cancers, and the analysis support using germline testing of patients for more precise clinical management. Citation Format: Hoyin Chu, Marissa Hollyer, Seunghun Han, Sabrina Y. Camp, Riaz Gillani, Eliezer Van Allen, Nikhil Wagle, Corrie A. Painter, Saud H. AlDubayan. Patient-partnered research enables germline characterization of angiosarcoma predisposition genes [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 6064.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».