Cross-species oncogenomics offers insight into human muscle-invasive bladder cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In humans, muscle-invasive bladder cancer (MIBC) is highly aggressive and associated with a poor prognosis. With a high mutation load and large number of altered genes, strategies to delineate key driver events are necessary. Dogs and cats develop urothelial carcinoma (UC) with histological and clinical similarities to human MIBC. Cattle that graze on bracken fern also develop UC, associated with exposure to the carcinogen ptaquiloside. These species may represent relevant animal models of spontaneous and carcinogen-induced UC that can provide insight into human MIBC. RESULTS: Whole-exome sequencing of domestic canine (n = 87) and feline (n = 23) UC, and comparative analysis with human MIBC reveals a lower mutation rate in animal cases and the absence of APOBEC mutational signatures. A convergence of driver genes (ARID1A, KDM6A, TP53, FAT1, and NRAS) is discovered, along with common focally amplified and deleted genes involved in regulation of the cell cycle and chromatin remodelling. We identify mismatch repair deficiency in a subset of canine and feline UCs with biallelic inactivation of MSH2. Bovine UC (n = 8) is distinctly different; we identify novel mutational signatures which are recapitulated in vitro in human urinary bladder UC cells treated with bracken fern extracts or purified ptaquiloside. CONCLUSION: Canine and feline urinary bladder UC represent relevant models of MIBC in humans, and cross-species analysis can identify evolutionarily conserved driver genes. We characterize mutational signatures in bovine UC associated with bracken fern and ptaquiloside exposure, a human-linked cancer exposure. Our work demonstrates the relevance of cross-species comparative analysis in understanding both human and animal UC.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».