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Enregistrement W4389341896 · doi:10.1097/pas.0000000000002162

Fetal Type Morphologies Suggest the Presence of DICER1 Hotspot Mutations in Non–small Cell Lung Cancer

2023· article· en· W4389341896 sur OpenAlexaff
Anne‐Laure Chong, Paul S. Thorner, Michelle Ellis, Jeffrey Swensen, Naciba Benlimame, Pierre Fiset, Zoran Gatalica, Mark G. Evans, William D. Foulkes

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Surgical Pathology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Diaphragmatic Hernia Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreUniversity of TorontoJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyLung cancerSomatic cellAdenocarcinomaLungCancer researchGermline mutationPathologyMedicineGeneGeneticsInternal medicineCancerMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Germline and somatic pathogenic variants (PVs) in DICER1 , encoding a miRNA biogenesis protein, are associated with a wide variety of highly specific pathologic entities. The lung tumors pleuropulmonary blastoma, pulmonary blastoma (PB), and well-differentiated fetal lung adenocarcinoma (WDFLAC) are all known to harbor DICER1 biallelic variants (loss of function and/or somatic hotspot missense mutations), and all share pathologic features reminiscent of the immature lung. However, the role of DICER1 PVs in non-small cell lung cancer (NSCLC) is relatively unknown. Here, we aimed to establish the spectrum of lung pathologies associated with DICER1 hotspot PVs and to compare the mutational landscape of DICER1 -mutated NSCLC with and without hotspots. We queried DNA sequencing data from 12,146 NSCLCs featuring somatic DICER1 variants. 235 (1.9%) cases harboring ≥ 1 DICER1 PV were found and 9/235 (3.8%) were DICER1 hotspot-positive cases. Histologic review of DICER1 hotspot-positive cases showed that all but one tumor were classified as within the histologic spectrum of PB/WDFLAC, whereas all the DICER1 non-hotspot double variants were classified as lung adenocarcinomas, not otherwise specified. Comparison between the mutational landscape of DICER1 hotspot-positive and hotspot-negative cases revealed a higher frequency of CTNNB1 mutations in the hotspot-positive cases (5/9 vs. 2/225; P <0.00001). We conclude that DICER1 somatic hotspots are not implicated in the most common forms of NSCLC but rather select for morphologic features of lung tumor types such as PB and WDFLAC. As a corollary, cases showing this tumor morphology should undergo testing for DICER1 variants, and if positive, genetic counseling should be considered.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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