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Enregistrement W4409689373 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-2777

Abstract 2777: Smoking, clonal evolution, and lung cancer risk

2025· article· en· W4409689373 sur OpenAlexaff
Edward J. Evans, Fabio Marongiu, Emilia L. Lim, Faiz Jabbar, Shi Biao Chia, Amy N. Briggs, Núria López-Bigas, Moumita Ghosh, Mariam Jamal‐Hanjani, York E. Miller, Charles Swanton, James DeGregori

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung cancerMedicineCancerOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung cancer is the leading cause of cancer mortality in the U.S. and in the world. Although tobacco use has steadily declined with a corresponding decrease in lung cancer incidence, the impact of smoking on the progression to lung cancer and its mechanisms are largely unresolved. This is further highlighted by the fact that the presence of oncogenic mutations persists in histologically normal tissue for years, even decades. Therefore, we sought to understand the mechanisms by which smoking exposure alters the somatic mutational landscape to result in lung oncogenesis. To observe somatic mutations, we used a rare-mutation detection technique, DuplexSeq, to analyze somatic variants across a 50kb panel of 31 genes associated with lung cancer from 400+ lung samples. We acquired DNA from lung cells from bronchoscopy brushings (BDRE cohort) and surgical samples of histologically normal tissue (PEACE and TRACERx cohorts) from people who currently, formerly, or never smoked cigarettes. We characterized mutations using bioinformatic pipelines and various databases. For each cohort, we analyzed the mutational landscape at the panel, gene, and nucleotide level. Across the panel, we observed higher summations of the variant allele frequencies (VAFs) from those with a smoking history than those who abstained from smoking, indicating that smoking selected for larger clones in cancer-associated genes. Despite the different nature of the samples across cohorts, numerous genes showed increased VAFs and altered dN/dS measures of selection independent of smoking status when compared to the control TIAM2 gene, suggesting that selection is already at play in histologically normal tissue. When looking at the nucleotide level, the most deleterious and cancer-associated mutations and drivers (based on the Cancer Genome Atlas and COSMIC) are most prevalent in the people who smoked. We also conducted Principal Component Analysis on the mutations from multiple lung regions of the same individual. Here, we observe higher intra-lung similarity of mutational landscape than similarity based on smoking status, highlighting the uniqueness of mutational landscapes to each individual. Using CRISPR technology, we recapitulated mutations observed in the human tissue samples in air-liquid interface and mouse models of the lung, where we observed disruptions in cell proliferation and differentiation. With the duality of characterizing the mutational landscape in the lung and modeling the observed mutations, we can begin to elucidate the mechanisms by which smoking can induce oncogenesis and understand the intermediate phenotypes in the progression of lung cancer. Altogether, these results show that while lung tissue exhibits mutation-driven clonal expansions independent of smoking history, that smoking enhances selection for particular cancer-associated mutations consistent with the increased risk of lung cancers, emphasizing the value of precision diagnoses and prevention. Citation Format: Edward J. Evans, Fabio Marongiu, Emilia Lim, Faiz Jabbar, Ferriol Calvet, Shi Biao Chia, Amy Briggs, Nuria Lopez-Bigas, Moumita Ghosh, Mariam Jamal-Hanjani, York Miller, Charles Swanton, James V. DeGregori. Smoking, clonal evolution, and lung cancer risk [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 2777.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0080,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,366 · 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

Citations0
Publié2025
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