Multi-locus inherited neoplasia alleles syndromes in cancer: implications for clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
The popularity of multi-gene testing has identified more families with two or more pathogenic variants (PV) in cancer predisposition genes, also known as 'MINAS' (multilocus inherited neoplasia alleles syndromes). They are at risk of suboptimal treatment and management as little on this topic is known. We conducted a systematic review of published MINAS cases within cancer predisposition genes to understand their association with more severe presentations. We analysed 413 MINAS carriers, which included 33 novel cases from the Cancer Genetics Service, National Cancer Centre Singapore. Statistical tests were conducted to assess association between carrier characteristics and the number PV identified. Results suggest that MINAS carriers have more malignancies (31.7% vs 21.5% vs 10.3% %; p < 0.001), a younger median age of first cancer diagnosis (40.0 vs. 44.0 vs. 49.0 years; p < 0.001) and an early onset of cancer (defined as <5% PV-associated cancer risk at age of diagnosis) (24.9% vs 7.7% vs 4.7%; p < 0.001) compared to monoallelic and non-carriers. We also studied the association of clinical characteristics by the dominant or recessive nature of PV harboured, where more dominant-dominant (D-D) carriers reported multiple malignancies (34.0%), compared to dominant-recessive (D-R) (23.9%) and recessive-recessive (R-R) carriers (20%;) (p = 0.051). Our findings suggest that MINAS carriers are prone to more and younger malignancies and the dominant or recessive nature of PV within double carriers can affect clinical presentation. We suggest a framework to guide management based on the dominant or recessive nature of PV within double PV carriers.
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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 | 0,013 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».