Fetal Type Morphologies Suggest the Presence of DICER1 Hotspot Mutations in Non–small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».