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Enregistrement W4408494026 · doi:10.1101/2025.03.14.643063

Deciphering lung adenocarcinoma evolution and the role of LINE-1 retrotransposition

2025· preprint· en· W4408494026 sur OpenAlexaff
Tongwu Zhang, Wei Zhao, Christopher L. Wirth, Marcos Díaz‐Gay, Jinhu Yin, Monia Cecati, Francesca Marchegiani, Phuc H. Hoang, Charles Leduc, Marina K. Baine, William D. Travis, Lynette M. Sholl, Philippe Joubert, Jian Sang, John McElderry, Alyssa Klein, Azhar Khandekar, Caleb Hartman, Jennifer Rosenbaum, Frank J. Colón-Matos, Mona Miraftab, Monjoy Saha, Olivia W. Lee, Kristine Jones, Neil E. Caporaso, Maria Pik Wong, Kin Chung Leung, Chao A. Hsiung, Chih-Yi Chen, Eric S. Edell, Matthew B. Schabath, Sai Yendamuri, Marta Mańczuk, Jolanta Lissowska, Beata Świątkowska, Anush Mukeria, Oxana Shangina, Давид Заридзе, Ivana Holcátová, Dana Mates, Saša Milosavljević, Milan Savić, Yohan Bossé, Bonnie E. Gould Rothberg, David C. Christiani, Valérie Gaborieau, Paul M. Brennan, Geoffrey Liu, Paul L. Hofman, Robert Homer, Soo‐Ryum Yang, Angela Cecilia Pesatori, Dario Consonni, Lixing Yang, Bin Zhu, Jianxin Shi, Kevin M. Brown, Nathaniel Rothman, Stephen J. Chanock, Ludmil B. Alexandrov, Jiyeon Choi, Maurizio Cardelli, Qing Lan, Martin A. Nowak, David C. Wedge, Maria Teresa Landi

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversité de MontréalUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrotransposonLine (geometry)AdenocarcinomaBiologyLungComputational biologyGeneticsEvolutionary biologyInternal medicineMedicineGenomeTransposable elementGeneMathematicsCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Understanding lung cancer evolution can identify tools for intercepting its growth. In a landscape analysis of 1024 lung adenocarcinomas (LUAD) with deep whole-genome sequencing integrated with multiomic data, we identified 542 LUAD that displayed diverse clonal architecture. In this group, we observed an interplay between mobile elements, endogenous and exogenous mutational processes, distinct driver genes, and epidemiological features. Our results revealed divergent evolutionary trajectories based on tobacco smoking exposure, ancestry, and sex. LUAD from smokers showed an abundance of tobacco-related C:G>A:T driver mutations in KRAS plus short subclonal diversification. LUAD in never smokers showed early occurrence of copy number alterations and EGFR mutations associated with SBS5 and SBS40a mutational signatures. Tumors harboring EGFR mutations exhibited long latency, particularly in females of European-ancestry (EU_N). In EU_N, EGFR mutations preceded the occurrence of other driver genes, including TP53 and RBM10. Tumors from Asian never smokers showed a short clonal evolution and presented with heterogeneous repetitive patterns for the inferred mutational order. Importantly, we found that the mutational signature ID2 is a marker of a previously unrecognized mechanism for LUAD evolution. Tumors with ID2 showed short latency and high L1 retrotransposon activity linked to L1 promoter demethylation. These tumors exhibited an aggressive phenotype, characterized by increased genomic instability, elevated hypoxia scores, low burden of neoantigens, propensity to develop metastasis, and poor overall survival. Re-activated L1 retrotransposition-induced mutagenesis can contribute to the origin of the mutational signature ID2, including through the regulation of the transcriptional factor ZNF695 , a member of the KZFP family. The complex nature of LUAD evolution creates both challenges and opportunities for screening and treatment plans.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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