Targeted and Shallow Whole-Genome Sequencing Identifies Therapeutic Opportunities in p53abn Endometrial Cancers
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».