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Enregistrement W4393221527 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-23-3689

Targeted and Shallow Whole-Genome Sequencing Identifies Therapeutic Opportunities in p53abn Endometrial Cancers

2024· article· en· W4393221527 sur OpenAlexafffund
Amy Jamieson, Juliana Sobral de Barros, Dawn R. Cochrane, J. Maxwell Douglas, Sameer Shankar, Branden J. Lynch, Samuel Leung, Spencer D. Martin, Janine Senz, Amy Lum, Yvette Drew, C. Blake Gilks, David G. Huntsman, Jessica N. McAlpine

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBC Cancer FoundationVancouver Coastal Health Research InstituteCanadian Cancer Society
Mots-clésEndometrial cancerMedicineCarcinosarcomaSerous fluidOvarian cancerWhole genome sequencingDNA sequencingCancerOncologyInternal medicineCancer researchBiologyGenomeGeneCarcinomaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Shallow whole-genome sequencing (sWGS) can detect copy-number (CN) aberrations. In high-grade serous ovarian cancer (HGSOC) sWGS identified CN signatures such as homologous recombination deficiency (HRD) to direct therapy. We applied sWGS with targeted sequencing to p53abn endometrial cancers to identify additional prognostic stratification and therapeutic opportunities. EXPERIMENTAL DESIGN: sWGS and targeted panel sequencing was performed on formalin-fixed, paraffin-embedded p53abn endometrial cancers. CN alterations, mutational data and CN signatures were derived, and associations to clinicopathologic and outcomes data were assessed. RESULTS: In 187 p53abn endometrial cancers, 5 distinct CN signatures were identified. Signature 5 was associated with BRCA1/2 CN loss with features similar to HGSOC HRD signature. Twenty-two percent of potential HRD cases were identified, 35 patients with signature 5, and 8 patients with BRCA1/2 somatic mutations. Signatures 3 and 4 were associated with a high ploidy state, and CCNE1, ERBB2, and MYC amplifications, with mutations in PIK3CA enriched in signature 3. We observed improved overall survival (OS) for patients with signature 2 and worse OS for signatures 1 and 3. Twenty-eight percent of patients had CCNE1 amplification and this subset was enriched with carcinosarcoma histotype. Thirty-four percent of patients, across all histotypes, had ERBB2 amplification and/or HER2 overexpression on IHC, which was associated with worse outcomes. Mutations in PPP2R1A (29%) and FBXW7 (16%) were among the top 5 most common mutations. CONCLUSIONS: sWGS and targeted sequencing identified therapeutic opportunities in 75% of patients with p53abn endometrial cancer. Further research is needed to determine the efficacy of treatments targeting these identified pathways within p53abn endometrial cancers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,546
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,007 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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