MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4399281554 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.10516

Accurate parent-of-origin variant assignment for multiple hereditary cancer syndromes using proband-only blood sample analysis.

2024· article· en· W4399281554 sur OpenAlexaff
Kasmintan A. Schrader, Vahid Akbari, Vincent C. T. Hanlon, Tiffany Leung, Katherine Dixon, Kieran O’Neill, Alexandra Roston, Lílian Córdova, Karen Wong, Alexandra Fok, David F. Schaeffer, Daniel J. Renouf, Dean A. Regier, Alice Virani, Fabio Feldman, Marco A. Marra, Sophie Sun, Stephen Yip, Peter M. Lansdorp, Steven J.M. Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensBC Children's HospitalVancouver General HospitalUniversity of British ColumbiaCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreTerry Fox Research InstituteBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbandMedicineCancerGeneticsBlood cancerSample (material)OncologyInternal medicineMutationGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10516 Background: Predicting which side of the family a germline variant comes from is a critical gap in current clinical practice, vital for risk management, variant curation, and cascade genetic testing. Assignment of any autosomal variant to either parent with 99% accuracy is now possible with only a blood sample from the proband. Parent-of-Origin-Aware genomic analysis (POAga) is achieved by combining methylation and sequence data from Oxford Nanopore long-read sequencing with chromosome-length haplotypes generated from Strand-seq to infer parent of origin of any variant along the length of a chromosome, due to accurate phasing of imprinted differentially methylated regions that occur on each autosome. We sought to validate POAga in common, high penetrant hereditary cancer conditions such as hereditary breast and ovarian cancer (HBOC) and Lynch syndrome, rarer syndromes with parent-of-origin-effects and other genes predisposing to breast cancer and gastrointestinal malignancies that are associated with genes across multiple chromosomes. Methods: Blood samples from carriers of pathogenic variants in ATM, BRCA1, BRCA2, CDH1, MLH1, MSH2, MSH6, PMS2, EPCAM, PALB2, SDHD and SDHAF2, with known parental segregation, are currently being ascertained to determine the analytic validity of POAga in real world samples of differing age, sex, ethnicity, and cancer status. Samples are undergoing whole genome analysis by long and short read sequencing. Parent-of-origin of the pathogenic or likely pathogenic variant or variant of uncertain significance is predicted according to previously described methods (Akbari V, Hanlon VCT, et al. Cell Genom. 2022 Dec 21;3(1):100233.) under an REB approved protocol. Results: To date, analysis is complete for 100 individuals with a total of 107 rare or pathogenic germline variants with known or presumed parental segregation. Germline variants are in SDHD (n = 18), BRCA2 (n = 17), BRCA1 (n = 14), MLH1 (n = 10), PALB2 (n = 9), PMS2 (n = 8), MSH2 (n = 9), MSH6 (n = 7), ATM (n = 5), CDH1 (n = 5), SDHAF2 (n = 1), DICER1 (n = 1), MUTYH (n = 1), RET (n = 1), and EPCAM (n = 1). Of variants able to be assigned a parent-of-origin (n = 104 of 107, 97%), there was complete concordance between the predicted parent-of-origin and known clinical segregation (n = 104, 100%). Conclusions: Results to date support the ability of POAga to accurately infer parent-of-origin of rare or pathogenic variants with known parental segregation using only a blood sample from carriers of diverse hereditary cancer syndromes. Ongoing validation of POAga will continue to test its feasibility in real-world samples and inform its path towards clinically translation. Parent-of-Origin-Aware genomic analysis is a powerful technology that could improve our understanding of hereditary cancer syndromes and transform our ability to conduct genetic cancer risk assessments for patients and families.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,183
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetBRCA gene mutations in cancer→Travaux en français237 207→