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Enregistrement W7132981103

Clinical, Molecular, and Management Perspectives on Replication Repair Deficiency Syndromes

2025· dissertation· W7132981103 sur OpenAlexafffund
Ayse B. Ercan

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchStand Up To CancerFondation Brain CanadaHospital for Sick ChildrenMinisterstvo Zdravotnictví Ceské RepublikyGarron Family Cancer CentreBristol-Myers SquibbV Foundation for Cancer Research
Mots-clésDNA mismatch repairCancerGenetic testingGenomePathognomonicGenomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Faithful replication of the human genome is essential for maintaining genomic stability, a process upheld by DNA polymerase and the mismatch (MMR) system. Defects in these mechanisms lead to replication repair deficiency (RRD), a major driver of hypermutant cancers in humans. These malignancies exhibit distinct genomic characteristics, are often resistant to conventional chemotherapies, yet demonstrate susceptibility to immune-based therapies. Constitutional mismatch repair deficiency (CMMRD) is an aggressive pediatric cancer predisposition syndrome caused by biallelic pathogenic variants in the MMR genes (MLH1, MSH2, MSH6, PMS2). Patients with CMMRD are susceptible to multisystem cancers, primarily brain, gastrointestinal and hematopoietic malignancies, alongside diverse non-malignant manifestations that resemble other genetic disorders such as neurofibromatosis type 1. A majority of patients succumb to malignant brain tumors prior to reaching young adulthood. Despite its severity, CMMRD remains underrecognized and current knowledge on it is largely derived from small cohort studies and literature reviews. The absence of a well-defined clinical phenotype, comprehensive spectrum and genomic profile of CMMRD cancers, genotype-phenotype correlations, and evidence-based management strategies contributes to diagnostic delays and poor outcomes. This thesis aims to address these gaps by providing the most comprehensive analysis of the clinical and biological landscape of CMMRD to date, leveraging data from the International Replication Repair Deficiency Consortium (IRRDC) and its global collaborators. Chapter 1 highlights significant findings on replication repair deficiency, diagnostic and management strategies, current challenges as well as recent and emerging approaches. Chapter 2 presents the largest international cohort of CMMRD patients, defining key clinical and biological pathognomonic features, characterizing the mutational landscape of CMMRD-driven cancers, uncovering novel genotype-phenotype associations, and its implication for current management strategies. Chapter 3 systematically evaluates the effectiveness of surveillance guidelines on early detection of malignancies and low-grade tumors, and its impact on overall survival in CMMRD patients. This provides critical evidence to optimize future surveillance strategies for these patients. Chapter 4 focuses on the significance of this work, potential limitations, and future directions. Collectively, this doctoral thesis advances understanding of CMMRD pathophysiology, the mutagenic processes underlying these cancers, and lays the foundation for precision-guided approaches in diagnosis, surveillance and treatment of affected individuals.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,377 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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