Genomic landscapes of ovarian clear cell carcinoma from latin countries reveal aberrations linked to survival and progression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ovarian clear cell carcinomas (OCCCs) are rare, aggressive and chemoresistant tumors. Geographical and ethnic differences in the incidence of OCCC have been reported with a higher incidence in Asiatic countries. There is a paucity of information regarding OCCC in Latin America (LA) and other countries. METHODS: Here, we characterized two cohorts of 33 patients with OCCC from LA (24 from Brazil and 9 from Costa Rica) and a cohort of 27 patients from Spain. Genomic analysis was performed for 26 OCCC using the OncoScan platform. Tumors were classified according to their genomic landscapes into subgroups. Clinical parameters were related to the frequency of genomic aberrations. RESULTS: The median overall survival (OS) was not significantly different between the cohorts. Genomic landscapes were characterized by different homologous recombination deficiency (HRD) levels. No difference in the distribution of genomic landscapes profiles was detected between patients from the different cohorts. OCCCs with MYC-amplified tumors harboring a concomitant loss of a region in chromosome 13q12-q13 that includes the BRCA2 gene had the longest OS. In contrast, patients carrying a high number (> 30) of total copy number (CN) aberrations with no concomitant alterations in MYC and BRCA2 genes presented the shortest OS. Furthermore, amplification of the ASH1L gene was also associated with a shorter OS. Initial-stage OCCCs with early progression were characterized by gains in the JNK1 and MKL1 genes. CONCLUSIONS: Our results provide new data from understudied OCCC populations and reveal new potential markers for OCCCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 ».