Molecular analysis of gastric cancer identifies subtypes associated with distinct clinical outcomes

癌症 微卫星不稳定性 疾病 内科学 肿瘤科 癌症研究 生物信息学 医学 生物 基因 遗传学 微卫星 等位基因
作者
Răzvan Cristescu,Jeeyun Lee,Michael Nebozhyn,Kyoung‐Mee Kim,Jason C. Ting,Swee Seong Wong,Jiangang Liu,Yong Yue,Jian Wang,Kun Yu,Xiang S. Ye,In‐Gu Do,X. Shawn Liu,Lara Gong,Jake Fu,Jason Jin,Min Gew Choi,Tae Sung Sohn,Joon Ho Lee,Jae Moon Bae
出处
期刊:Nature Medicine [Nature Portfolio]
卷期号:21 (5): 449-456 被引量:2216
标识
DOI:10.1038/nm.3850
摘要

Gastric cancer, a leading cause of cancer-related deaths, is a heterogeneous disease. We aim to establish clinically relevant molecular subtypes that would encompass this heterogeneity and provide useful clinical information. We use gene expression data to describe four molecular subtypes linked to distinct patterns of molecular alterations, disease progression and prognosis. The mesenchymal-like type includes diffuse-subtype tumors with the worst prognosis, the tendency to occur at an earlier age and the highest recurrence frequency (63%) of the four subtypes. Microsatellite-unstable tumors are hyper-mutated intestinal-subtype tumors occurring in the antrum; these have the best overall prognosis and the lowest frequency of recurrence (22%) of the four subtypes. The tumor protein 53 (TP53)-active and TP53-inactive types include patients with intermediate prognosis and recurrence rates (with respect to the other two subtypes), with the TP53-active group showing better prognosis. We describe key molecular alterations in each of the four subtypes using targeted sequencing and genome-wide copy number microarrays. We validate these subtypes in independent cohorts in order to provide a consistent and unified framework for further clinical and preclinical translational research.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
兮语完成签到 ,获得积分10
刚刚
无心完成签到,获得积分10
1秒前
如泣草芥完成签到,获得积分0
3秒前
sysi完成签到,获得积分10
10秒前
今天不熬夜完成签到 ,获得积分10
11秒前
吴雪完成签到 ,获得积分10
12秒前
高敏完成签到 ,获得积分10
13秒前
儒雅的山河完成签到 ,获得积分10
14秒前
许自通完成签到,获得积分10
20秒前
幸福妙柏完成签到 ,获得积分10
22秒前
hyxu678应助AVA采纳,获得50
22秒前
芙瑞完成签到 ,获得积分0
23秒前
幽默的迎天完成签到,获得积分10
26秒前
甜美翠安发布了新的文献求助10
26秒前
qwe完成签到,获得积分10
26秒前
蛰曜完成签到,获得积分10
29秒前
DrW完成签到,获得积分0
30秒前
NNUsusan完成签到 ,获得积分10
31秒前
快到碗里来完成签到,获得积分10
33秒前
whywhy发布了新的文献求助40
33秒前
安风完成签到 ,获得积分10
35秒前
魔术师完成签到 ,获得积分10
36秒前
数乱了梨花完成签到 ,获得积分0
37秒前
Nsy9802完成签到,获得积分10
37秒前
38秒前
外向的醉易完成签到,获得积分10
39秒前
甜甜的以筠完成签到 ,获得积分10
40秒前
zenabia完成签到 ,获得积分0
40秒前
古月发布了新的文献求助10
40秒前
贪玩的秋柔应助甜美翠安采纳,获得10
40秒前
kkscanl完成签到 ,获得积分10
45秒前
mmmaosheng完成签到,获得积分10
46秒前
淡淡依霜完成签到 ,获得积分10
47秒前
咖啡不加糖完成签到,获得积分10
48秒前
薄雪草完成签到,获得积分10
52秒前
心无杂念完成签到 ,获得积分10
53秒前
科研通AI2S应助Zoi采纳,获得10
55秒前
小猴子完成签到 ,获得积分10
57秒前
57秒前
健忘的溪灵完成签到 ,获得积分10
58秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1500
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
17α-Methyltestosterone Immersion Induces Sex Reversal in Female Mandarin Fish (Siniperca Chuatsi) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6366871
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8180654
关于积分的说明 17247081
捐赠科研通 5421639
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2868595
邀请新用户注册赠送积分活动 1845686
关于科研通互助平台的介绍 1693175