The role of aberrant DNA methylation in cancer initiation and clinical impacts
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic alterations, including aberrant DNA methylation, are now recognized as bone fide hallmarks of cancer, which can contribute to cancer initiation, progression, therapy responses and therapy resistance. Methylation of gene promoters can have a range of impacts on cancer risk, clinical stratification and therapeutic outcomes. We provide several important examples of genes, which can be silenced or activated by promoter methylation and highlight their clinical implications. These include the mismatch DNA repair genes MLH1 and MSH2, homologous recombination DNA repair genes BRCA1 and RAD51C, the TERT oncogene and genes within the P15/P16/RB1/E2F tumour suppressor axis. We also discuss how these methylation changes might occur in the first place – whether in the context of the CpG island methylator phenotype or constitutional DNA methylation. The choice of assay used to measure methylation can have a significant impact on interpretation of methylation states, and some examples where this can influence clinical decision-making are presented. Aberrant DNA methylation patterns in circulating tumour DNA (ctDNA) are also showing great promise in the context of non-invasive cancer detection and monitoring using liquid biopsies; however, caution must be taken in interpreting these results in cases where constitutional methylation may be present. Thus, this review aims to provide researchers and clinicians with a comprehensive summary of this broad, but important subject, illustrating the potentials and pitfalls of assessing aberrant DNA methylation in cancer.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».