Adult-Onset Cancer Predisposition Syndromes in Children and Adolescents—To Test or not to Test?
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing use of comprehensive germline genetic testing of children and adolescents with cancer, it has become evident that pathogenic variants (PV) in adult-onset cancer predisposition genes (aoCPG) underlying adult-onset cancer predisposition syndromes, such as Lynch syndrome or hereditary breast and ovarian cancer, are enriched and reported in 1% to 2% of children and adolescents with cancer. However, the causal relationship between PVs in aoCPGs and childhood cancer is still under investigation. The best-studied examples include heterozygous PVs in mismatch repair genes associated with Lynch syndrome in children with mismatch repair deficient high-grade glioma, heterozygous PVs in BARD1 in childhood neuroblastoma, and heterozygous PVs in BRCA2 in children with rhabdomyosarcoma. The low penetrance for pediatric cancers is considered to result from a combination of the low baseline risk of cancer in childhood and the report of only a modest relative risk of disease in childhood. Therefore, we do not advise that healthy children empirically be tested for PVs in an aoCPG before adulthood outside a research study. However, germline panel testing is increasingly being performed in children and adolescents with cancer, and exome and genome sequencing may be offered more commonly in this population in the future. The precise pediatric cancer risks and spectra associated with PVs in aoCPGs, underlying cellular mechanisms and somatic mutational signatures, as well as treatment response, second neoplasm risks, and psycho-oncological aspects require further research.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».