MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412486974 · doi:10.1093/oncolo/oyaf205

Somatic mutations in Middle East and North Africa breast cancer patients: a systematic review

2025· review· en· W4412486974 sur OpenAlexaffabout
Lama Abujamous, Yasmin Ahen, Hadeel Alotaibi, Ala‐Eddin Al Moustafa, S.A.M. Arif, Hamda Al-Thawadi, Rozaimi Razali

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesQatar National LibraryQatar University
Mots-clésBreast cancerFrameshift mutationGermline mutationPTENMissense mutationGeneticsMiddle EastCancerMutationMedicineBiologyOncologyGenePI3K/AKT/mTOR pathwayGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer presents with distinct clinical and molecular characteristics in the Middle East and North Africa (MENA) region, where women are diagnosed at younger ages and with more aggressive disease compared to Western populations. Despite the global burden, genomic studies of breast cancer in MENA remain underrepresented. This systematic review provides the first comprehensive analysis of somatic mutations in breast cancer patients across the MENA region. METHODS: Following PRISMA guidelines, we analyzed 44 studies encompassing 13 MENA countries, representing data from over 2500 breast cancer patients. Studies were rigorously assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, with mutation data extracted, standardized, and classified according to pathogenicity using established databases. We employed multiple sequencing methodologies, including next-generation sequencing and targeted gene panels, to identify country-specific and region-wide mutation patterns. RESULTS: We identified 559 mutations across 104 genes, with TP53 (23.79%) and PIK3CA (10.19%) emerging as the most frequently altered genes, followed by significant mutations in BRCA1/2, ATM, ESR1, and PTEN. Nearly 43% of variants were classified as pathogenic/likely pathogenic, while 23% remained variants of uncertain significance. Missense mutations predominated (60.29%), followed by frameshift variants (13.06%) and stop-gained mutations (10.91%). We discovered distinctive country-specific mutation profiles, including unique alterations in KLF6 (Turkey) and IL-1β (Iraq), reflecting potential environmental and hereditary influences unique to MENA populations. Notably, all 11 PIK3CA hotspot mutations that predict sensitivity to alpelisib therapy were identified. CONCLUSIONS: This study reveals both shared and distinct somatic mutation patterns in MENA breast cancer patients compared to Western populations. The high prevalence of clinically actionable mutations, particularly in PIK3CA and DNA repair genes, presents immediate opportunities for implementing targeted therapies across the region. Our findings underscore the urgent need for establishing a MENA Breast Cancer Genomics Consortium to standardize sequencing protocols, develop locally validated gene panels, and create regional variant databases that capture the unique mutation spectrum of these populations. This comprehensive genomic landscape of breast cancer in the MENA region addresses a critical gap in global cancer genomics, ultimately improving outcomes for a historically underrepresented patient population.

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 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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,865

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe OncologistMême sujetBRCA gene mutations in cancerTravaux en français237 207