Comparative genomic analysis to identify a signature of sporadic colorectal cancer development in young adults.
Notice bibliographique
Résumé
208 Background: Young-onset sporadic CRC is an important yet understudied heterogeneous group of aggressive cancers with distinct clinical and histopathological features. There is a steady increase in the incidence of cancer in this group of patients and currently, there are no screening guidelines to identify these patients due to a lack of understanding of the molecular mechanisms driving cancer in this patient group. Introduction: Despite screening guidelines and recent advances in cancer treatment, colorectal cancer (CRC) remains the second most diagnosed cancer and the second and third leading cause of cancer-related mortality in Canadian men and women, respectively [Canadian Cancer Statistics 2017.]. More striking is the rise in incidence of CRC in young adults in the United States [Siegel, R.L., et al, Bailey, C.E., et al., Dozois, E.J., et al., Deen, K.I., et al.], and the expectation that by the year 2030, the incidence rate will increase by 90% in this patient population. Data from the Surveillance and Cancer registry at Cancer Care Ontario shows a similar trend with increased rates in younger adults (ages 30 to 49) by 5.2 per cent per year between 2005 and 2012 [Ontario, C.C., Cancer Fact.]. Moreover, these younger patient groups are often diagnosed with aggressive forms and advanced stages of the disease [Ontario, C.C., Cancer Fact.]. Methods: In this study, using a total of 30 colorectal cancer patient samples from Windsor Regional Hospital Cancer Program, we performed comprehensive targeted gene sequencing to identify single nucleotide variants, small insertions/deletions, copy number variants in over 500 genes that are implicated in cancer. Mean age of the patients in this study was 44 years and only patients without any personal or family history of colon cancer /other malignancies or IBD were enrolled in the study. Results: While identifying previously known colorectal cancer associated genetic variants, our preliminary data shows distinct missense mutations in several genes potentially contributing to the development and progression of cancer in these patients. In addition to showing pathogenic mutations in colorectal cancers associated genes, such as PIK3CA (H1047R, E545K, E545G, R93W, V344A), KRAS (G12V, G12D, A146T) and APC, our study showed recurring missense mutations in several genes including AXIN2, ALK, CDKN1A, MAP3K1, ROS1, EPCAM, KDM5A and AURKA in over 50% of our samples. Conclusions: The genomic profiling performed using biopsies from young colorectal cancer patients through this study provides a unique ability to identify the potential “genomic triggers” for the development and progression of cancer in young sporadic colorectal cancer patients. This information can not only be used to develop targeted treatment options for these patients but also to design new screening protocols as well as optimal surveillance strategies.
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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) | 0,002 | 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 ».