Multi-omic spatial heterogeneity and evolution landscape in primary breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
AbstractMulti-omic spatial heterogeneity and evolution landscape in primary breast cancer Jingping Qiao Doctor of philosophy Department of Molecular Genetics University of Toronto 2025 Clonal heterogeneity has emerged as a major factor in cancer treatment failure and recurrence[1]. One of the most commonly mentioned reasons for this is the existence of small clonal populations of resistant cells that grow over the course of therapy [2–4]. In this study, we applied a multi-omic strategy to investigate patterns of heterogeneity and clonal evolution in primary invasive breast cancer. We integrate the evolution history with the spatial distribution and demonstrate that the evolutionary and migratory processes in primary invasive breast cancer exhibit distinct patterns that correspond to the major tumor subtypes. Our findings reveal that a diverse array of subtype characteristics can coexist within a single breast cancer patient at the transcriptomic and protein level. Contrary to the prevalent understanding of ductal carcinoma in situ, our findings indicate that the in situ lesion is not an obligate precursor to invasive; it can evolve rapidly in parallel with invasive lesions rather than as precursor or indolent lesions, and that they show a heterogeneous cellular profile with descendant private clones. In addition, we find that the topological characteristics of the evolutionary tree are significantly correlated with the expression of clinical protein markers, with triple negative patients typically showing a significantly more linearly structured tree and a shorter trunk than hormone receptor positive tumors. Although triple negative tumors show a significant correlation between the pairwise heterogeneity of separate regions of the tumor and the physical distance of those regions, other clinical subtypes do not do so. Meanwhile, triple negative tumors exhibit greater heterogeneity between regions and a significantly lower Tajima’s D score compared to other subtypes. Finally, we discovered that heterogeneity at the immunohistochemical level can be an independent prognostic factor, which can also be predicted from imaging data with moderate to high accuracy. Our results shed light on the spatial heterogeneity of primary breast cancer, reveal subtype-specific patterns of evolution and dissemination
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».