Abstract LB134: Mutational signatures in colorectal cancer from 11 countries reveal new insights in early-onset colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Colorectal cancers (CRC) have an important impact on both incidence and mortality worldwide, with varying rates in different parts of the world. Despite an overall decrease in incidence in the past years, an alarming increase in early onset colorectal cancer (CRC in patients under 50 years of age) rates has been observed. As part of the Cancer Research UK Grand Challenge Mutographs project, we aim to better understand the underlying mutagenic causes contributing to the differences in CRC incidence rates through mutational signatures. Methods: We collected epidemiological data and performed whole genome sequencing and mutational signature analysis on 981 CRC tumor samples from 11 countries with varying incidence rates, including intermediate incidence regions (Iran, Colombia, Thailand, and Brazil) and higher incidence regions (Argentina, Russia, Canada, Poland, Czechia, Serbia, and Japan). Results: The average mutational profiles were similar across the countries. Mutational signatures associated with DNA repair deficiencies, including POLE and POLD1 associated signatures (SBS10a/b/c/d and SBS28), MUTYH (SBS36), NTHL1 (SBS30), homologous recombination deficiency (SBS3), and a plethora of microsatellite instability (MSI) signatures, were found in 177 cancers (18% of all samples) and at comparable levels across all countries. Multiple signatures with known etiologies were found in 802 DNA repair proficient colorectal cancers including clock-like (SBS1 and SBS5), reactive oxygen species (SBS18), APOBEC (SBS2 and SBS13), and the microbiome-product colibactin (SBS88) signatures. The colibactin signature SBS88 was observed in 14% of samples overall, being more prevalent in distal and rectum tumors. SBS88 was significantly enriched in younger patients (33% <40y, 23% 40-49y, 20% 50-59y,10% 60-69y, 10% ≥70y; p-value = 0.0001). Tumors from early onset patients also showed higher prevalence of another mutational signature with unknown etiology (19% <40y, 16% 40-49y, 13% 50-59y, 6% 60-69y, 7% ≥70y, p-value = 0.005). Conclusions: These results indicate a potential association between SBS88 with early onset CRC, suggesting that the recent increase in incidence may be at least partially explained by the genotoxic compound colibactin, and associated bacteria. Citation Format: Wellington dos Santos, Marcos Diaz-Gay, Sarah Moody, Sergey Senkin, Behnoush Abedi-Ardekani, Mariya Kazachkova, Stephen Fitzgerald, Saamin Cheema, Valerie Gaborieau, Jingwei Wang, Christine Carreira, Thomas Cattiaux, Priscilia Chopard, Calli Latimer, David Zaridze, Riley Cox, Reza Malekzadeh, Miodrag Ognjanovic, Suleeporn Sangrajrang, Maria P. Curado, Rui M. Reis, Ivana Holcatova, Carlos Vaccaro, Beata Swiatkowska, Jolanta Lissowska, Carolina Wiesner, Tatsuhiro Shibata, Surasak Sangkhathat, Patricia Ashton-Prolla, Laura Humphreys, Sandra Perdomo, Ana C. de Caravalho, Mike Stratton, Paul Brennan, Ludmil Alexandrov. Mutational signatures in colorectal cancer from 11 countries reveal new insights in early-onset colorectal cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 2 (Late-Breaking, Clinical Trial, and Invited Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(7_Suppl):Abstract nr LB134.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».