The Clinical, Genomic, and Transcriptomic Landscape of BRAF Mutant Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Background: BRAF mutations are classified into four molecularly distinct groups, and Class 1 (V600) mutant tumors are treated with targeted therapies. Effective treatment has not been established for Class 2/3 or BRAF Fusions. We investigated whether BRAF mutation class differed according to clinical, genomic, and transcriptomic variables in cancer patients. Methods: Using the AACR GENIE (v.12) cancer database, the distribution of BRAF mutation class in adult cancer patients was analyzed according to sex, age, primary race, and tumor type. Genomic alteration data and transcriptomic analysis was performed using The Cancer Genome Atlas. Results: BRAF mutations were identified in 9515 (6.2%) samples among 153,834, with melanoma (31%), CRC (20.7%), and NSCLC (13.9%) being the most frequent cancer types. Class 1 harbored co-mutations outside of the MAPK pathway (TERT, RFN43) vs. Class 2/3 mutations (RAS, NF1). Across all tumor types, Class 2/3 were enriched for alterations in genes involved in UV response and WNT/β-catenin. Pathway analysis revealed enrichment of WNT/β-catenin and Hedgehog signaling in non-V600 mutated CRC. Males had a higher proportion of Class 3 mutations vs. females (17.4% vs. 12.3% q = 0.003). Non-V600 mutations were generally more common in older patients (aged 60+) vs. younger (38% vs. 15% p < 0.0001), except in CRC (15% vs. 30% q = 0.0001). Black race was associated with non-V600 BRAF alterations (OR: 1.58; p < 0.0001). Conclusions: Class 2/3 BRAFs are more present in Black male patients with co-mutations outside of the MAPK pathway, likely requiring additional oncogenic input for tumorigenesis. Improving access to NGS and trial enrollment will help the development of targeted therapies for non-V600 BRAF mutations.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».