A systematic review of the prevalence of pathogenic or likely pathogenic germline variants in individuals with FOXO1 fusion‐positive rhabdomyosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Several cancer predisposition syndromes (CPS) are reported to predispose to rhabdomyosarcoma, most frequently in children with embryonal rhabdomyosarcoma. There are lingering questions over the role of CPS in individuals with alveolar rhabdomyosarcoma (ARMS), which are frequently driven by FOXO1 fusion oncoproteins. We conducted a systematic review to identify patients with FOXO1 fusion-positive ARMS (FP-ARMS) who underwent germline DNA sequencing. We estimated the prevalence of pathogenic/likely pathogenic (P/LP) variants in cancer predisposing genes (CPGs) and of CPSs. We included 19 publications reporting on 191 patients with FP-ARMS. P/LP variants in CPGs were identified in 26/191 (13.6%) patients, nine (4.9%) of which were associated with a CPS diagnosis. Evidence for causal associations between CPSs and FP-ARMS could not be assessed with available data from this review. Only one patient was affected with a CPS known to predispose to rhabdomyosarcoma, Li-Fraumeni syndrome. Typical CPS associations with rhabdomyosarcoma are rare, but not nonexistent, in patients with FP-ARMS. FOXO1 fusion status, alone, is insufficient for clinicians to rely on to distinguish between patients with/without CPS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».