DICER1 in pediatric and adult cancer predisposition populations: Prevalence, phenotypes, and mosaicism
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: DICER1 tumor predisposition syndrome (DTPS) is a hereditary condition affecting children and young adults. Identification of DICER1 carriers is key for prevention and actionability in families. However, DTPS diagnosis is hindered by its incomplete penetrance and broad phenotypic spectrum. METHODS: We performed an analysis of DICER1 sequencing data from 92 children and 6108 adults with suspected cancer predisposition syndrome. Clinical and DICER1 somatic data from selected carriers and public data sets were studied. RESULTS: The prevalence of germline DICER1 pathogenic variants was 1:30 in children and 1:3054 in adults. No adult referral phenotype was a known DTPS-associated tumor, although 3 of 5 carriers developed thyroid alterations. We provide functional evidence supporting the pathogenicity of a novel in-frame deletion. A 56-year-old woman with ovarian carcinoma and toxic diffuse thyroid hyperplasia was found to have a postzygotic hotspot missense variant. CONCLUSION: The prevalence of DICER1 pathogenic variants in cancer predisposition populations was 5 to 6 times that reported in the general population. Pediatric-onset DTPS is well characterized, whereas adult carriers mainly present with thyroid abnormalities in the absence of DICER1-related family history, thus requiring accurate criteria for its identification when in constellation with other tumor types. Postzygotic hotspot missense variants may exist without the expected severe phenotype.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».