Loss of the DNA Repair Gene RNase H2 Identifies a Unique Subset of DDR-Deficient Leiomyosarcomas
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Targeting the DNA damage response (DDR) pathway is an emerging therapeutic approach for leiomyosarcoma (LMS), and loss of RNase H2, a DDR pathway member, is a potentially actionable alteration for DDR-targeted treatments. Therefore, we designed a protein- and genomic-based RNase H2 screening assay to determine its prevalence and prognostic significance. Using a selective RNase H2 antibody on a pan-tumor microarray (TMA), RNase H2 loss was more common in LMS (11.5%, 9/78) than across all tumors (3.8%, 32/843). In a separate LMS cohort, RNase H2 deficiency was confirmed in uterine LMS (U-LMS, 21%, 23/108) and soft-tissue LMS (ST-LMS; 30%, 39/102). In the TCGA database, RNASEH2B homozygous deletions (HomDels) were found in 6% (5/80) of LMS cases, with a higher proportion in U-LMS (15%; 4/27) compared with ST-LMS (2%; 1/53). Using the SNiPDx targeted-NGS sequencing assay to detect biallelic loss of function in select DDR-related genes, we found RNASEH2B HomDels in 54% (19/35) of U-LMS cases with RNase H2 loss by IHC, and 7% (3/43) HomDels in RNase H2 intact cases. No RNASEH2B HomDels were detected in ST-LMS. In U-LMS patient cohort (n = 109), no significant overall survival difference was seen in patients with RNase H2 loss versus intact, or RNASEH2B HomDel (n = 12) versus Non-HomDel (n = 37). The overall diagnostic accuracy, sensitivity, and specificity of RNase H2 IHC for detecting RNA-SEH2B HomDels in U-LMS was 76%, 93%, and 71%, respectively, and it is being developed for future predictive biomarker driven clinical trials targeting DDR in U-LMS.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle