TP53 variant clusters stratify phenotypic diversity in germline carriers and reveal an osteosarcoma-prone subgroup
Notice bibliographique
Résumé
Li-Fraumeni syndrome (LFS) has recently been redefined as a ‘spectrum’ cancer predisposition disorder to reflect its broad phenotypic heterogeneity. This variability is thought to stem in part from the diverse functional impacts of TP53 variants, although the underlying mechanisms remain poorly understood and there is an unmet clinical need for effective risk stratification. Here, we apply unsupervised clustering to functional datasets and identify distinct TP53 variant groups with clinical relevance, including a monomeric subgroup enriched in osteosarcoma cases. In cellular validation assays, dermal fibroblasts from carriers of more functionally impaired variants exhibit increased metabolic growth rates, mirroring trends observed in cluster-stratified clinical outcomes. These findings demonstrate the feasibility of developing diagnostic assays to guide personalized cancer risk assessment. More broadly, our results show that nuances in TP53 dysfunction shape the germline TP53-related cancer susceptibility spectrum and provide a framework for functionally delineating variant carriers. Li-Fraumeni syndrome is a cancer predisposition disorder caused by TP53 variants, but the way different TP53 variants contribute remains unclear. Here, the authors analyse TP53 mutagenesis datasets and identify five TP53 variant clusters that show associations with specific cancer patterns as well as potential clinical strategies.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».