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Enregistrement W4408875879 · doi:10.1016/j.esmoop.2025.104535

Pan-cancer clinical and molecular landscape of MTAP deletion in nationwide and international comprehensive genomic data

2025· article· en· W4408875879 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueESMO Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceCabinet Office, Government of JapanSwine Innovation PorcJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésCancerGeographyMedicineComputational biologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early-phase clinical trials of protein arginine methyltransferase 5 (PRMT5) inhibitors as synthetic lethal strategies have shown promising efficacy in methylthioadenosine phosphorylase (MTAP)-deleted tumors. To refine and expand this promising therapeutic approach within the framework of precision oncology, it is critical to comprehensively characterize the clinical and molecular profiles of MTAP-deleted tumors. MATERIALS AND METHODS: This pan-cancer retrospective cohort study analyzed clinico-genomic data from the Center for Cancer Genomics and Advanced Therapeutics (C-CAT) database, which includes 99.7% of patients who underwent comprehensive genomic profiling (CGP) in Japan between June 2019 and November 2023. Machine learning and explainable artificial intelligence methods were applied to identify clinical predictors of MTAP deficiency. Findings were validated and compared using The Cancer Genome Atlas (TCGA) and American Association for Cancer Research (AACR) Genomics Evidence Neoplasia Information Exchange (GENIE) datasets. RESULTS: Among 51 828 pan-cancer patients in the C-CAT cohort, MTAP deletion was observed in 4964 cases (9.6%), with a high prevalence in pancreatic (18.4%), biliary tract (15.6%), and lung (14.3%) cancers. MTAP deletion was associated with distinct clinical features, including male sex (56.0% versus 47.8%), older age (mean 62.4 versus 59.8 years), and shorter interval from diagnosis to CGP (median 380.0 versus 567.0 days). In pancreatic cancer, MTAP deletion was more common in KRAS-mutant tumors (19.8%) compared with KRAS wild-type tumors (8.9%). Across cancer types, MTAP deletion was less frequent in RB1-mutant tumors (pan-cancer: 3.2%, pancreatic: 7.6%, lung: 2.5%, biliary tract: 5.4%) than in RB1 wild-type tumors (9.9%, 18.7%, 16.1%, 16.0%). These findings were validated using the TCGA (n = 9896) and GENIE (n = 178 034) datasets. In lung adenocarcinoma, MTAP deletion was found in 22.8% of EGFR-mutated tumors, 25.0% of ALK-translocated tumors, and 20.8% of ROS1-translocated tumors. CONCLUSIONS: MTAP deletion is associated with unique clinical and molecular features. These findings define the characteristics of MTAP-deleted cancers and provide a basis for synthetic lethal strategies in precision oncology.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,343 · 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