Exploring gastric cancer genetics: A turning point in common variable immunodeficiency
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gastric cancer (GC) stands as a prominent cause of cancer-related mortality and ranks second among the most frequently diagnosed malignancies in individuals with common variable immunodeficiency (CVID). Objective: We sought to conduct a comprehensive, large-scale genetic analysis to explore the CVID-associated germline variant landscape within gastric adenocarcinoma samples and to seek to delineate the transcriptomic similarities between GC and CVID. Methods: We investigated the presence of CVID-associated germline variants in 1591 GC samples and assessed their impact on tumor mutational load. The progression of GC was evaluated in patients with and without these variants. Transcriptomic similarities were explored by matching differentially expressed genes in GC to healthy gastric tissue with a CVID transcriptomic signature. Results: < .0001); high GC mutational load seems to be linked to immunotherapy response and worse prognosis. Transcriptomic similarities unveiled key genes and pathways implicated in innate immune responses and tumorigenesis. We identified upregulated genes related to oncogene drivers, inflammation, tumor suppression, DNA repair, and downregulated immunomodulatory genes shared between GC and CVID. Conclusions: Our findings contribute to a deeper understanding of potential molecular modulators of GC and shed light on the intricate interplay between immunodeficiency and cancer. This study underscores the clinical relevance of CVID-related variants in influencing GC progression and opens avenues for further exploration into novel therapeutic approaches.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».