Abstract C025: Endometrial cancer mutation patterns by age with possible increased TP53 and decreased PTEN mutations in patients 50+ years old
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Tumor molecular profiles have contributed to our understanding of the development and behavior of uterine cancer with varying mutational patterns across differing patient populations. Age is an important factor that may influence the microenvironment and molecular landscape of EC. Objectives: Our objective was to explore the relationships of the endometrial cancer (EC) biomarkers TP53, Her2, PTEN, PIK3CA, POle, CCNE1, and KRAS and their relationship with patient age <50 vs age ≥ 50 years old. Methods: The University Institutional Review Board reviewed and exempted this study. We identified patients diagnosed with EC between January 2014 – 2023 within the University of Pennsylvania Health System’s cancer registry and electronic medical record with tumor histology and molecular profile with institutional personalized diagnostics and CARIS Life Sciences©. Only those with confirmation of presence or absence of all mutations were included in this analysis. Analyses were stratified by patient age <50 and ≥50 years old threshold. Results: 3,418 patients were identified, and 211 patients were included in this analysis. 17(8%) were <50 years old and 194 (92%) patients were ≥50 years old. 51(24%) patients were identified as Black/Afr. Amer., 7(3%) Asian, 4 (2%) Other, and 149(71%) as White in their medical records. 102 (48%) were diagnosed at Stage I/II, 88(42%) at Stage III/IV and 21(10%) with an unknown stage. Patients with age ≥50 years old had a greater risk of TP53 mutation (OR 1.54; 95% CI: 1.21, 1.96; p=0.0005). There was no difference with regards to Her2 mutation status (OR=0.99; 95%CI: 0.89, 1.11; p=0.898). However, for PTEN, those ≥50 years old had a lower risk of PTEN mutations (OR=0.69, 95% CI: 0.54, 0.88; p=0.003). There was no difference in age risk for PIK3CA mutation (OR=1.12; 95%CI: 0.87, 1.43; p=0.38), POLe mutation (OR=1.13, 95%CI: 0.97, 1.32; p=0.13) and KRAS mutation (OR=1.04; 95%CI: 0.87, 1.24; p=0.69). No CCNE1 mutations were identified in this patient sample. Conclusions: Patients under <50 years were more likely to have PTEN mutation than patients ≥50 years old. Citation Format: Camille McCallister, Caroline Shermoen, Sneha Kadiyala, Anna Liu, Nathanael Koelper, Ronny Drapkin, Mary Boland, Emily Ko1, Kimberly Lee, Anna Jo Bodurtha Smith. Endometrial cancer mutation patterns by age with possible increased TP53 and decreased PTEN mutations in patients 50+ years old [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: The Rise in Early-Onset Cancers—Knowledge Gaps and Research Opportunities; 2025 Dec 10-13; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(23_Suppl):Abstract nr C025.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».