Identification of a microRNA signature associated with risk of distant metastasis in nasopharyngeal carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
// Jeff P. Bruce 1, 2 , Angela B. Y. Hui 3 , Wei Shi 1 , Bayardo Perez-Ordonez 4 , Ilan Weinreb 4 , Wei Xu 5 , Benjamin Haibe-Kains 1, 2 , Daryl M. Waggott 3 , Paul C. Boutros 2, 6, 7 , Brian O’Sullivan 8, 9 , John Waldron 8, 9 , Shao Hui Huang 8, 9 , Eric X. Chen 10 , Ralph Gilbert 11 , Fei-Fei Liu 1, 2, 8, 9 1 Princess Margaret Cancer Centre, University Health Network, Toronto, ON, Canada 2 Department of Medical Biophysics, University of Toronto, Toronto, ON, Canada 3 Department of Medicine, Stanford University, Stanford, CA, United States 4 Department of Pathology, Princess Margaret Cancer Centre, University Health Network, Toronto, ON, Canada 5 Division of Biostatistics, Princess Margaret Cancer Centre, University Health Network, Toronto, ON, Canada 6 Informatics and Biocomputing Program, Ontario Institute for Cancer Research, Toronto, ON, Canada 7 Department of Pharmacology and Toxicology, University of Toronto, Toronto, ON, Canada 8 Department of Radiation Oncology, Princess Margaret Cancer Centre, University Health Network, Toronto, ON, Canada 9 Department of Radiation Oncology, University of Toronto, Toronto, ON, Canada 10 Division of Medical Oncology, University of Toronto, Toronto, ON, Canada 11 Department of Otolaryngology, University of Toronto, Toronto, ON, Canada Correspondence to: Fei-Fei Liu, e-mail: Fei-Fei.Liu@rmp.uhn.on.ca Keywords: microRNA, Nasopharyngeal Carcinoma, Distant Metastasis, Prognosis Received: November 19, 2014 Accepted: December 21, 2014 Published: January 23, 2015 ABSTRACT Purpose Despite significant improvement in locoregional control in the contemporary era of nasopharyngeal carcinoma (NPC) treatment, patients still suffer from a significant risk of distant metastasis (DM). Identifying those patients at risk of DM would aid in personalized treatment in the future. MicroRNAs (miRNAs) play many important roles in human cancers; hence, we proceeded to address the primary hypothesis that there is a miRNA expression signature capable of predicting DM for NPC patients. Methods and results The expression of 734 miRNAs was measured in 125 (Training) and 121 (Validation) clinically annotated NPC diagnostic biopsy samples. A 4-miRNA expression signature associated with risk of developing DM was identified by fitting a penalized Cox Proportion Hazard regression model to the Training data set (HR 8.25; p < 0.001), and subsequently validated in an independent Validation set (HR 3.2; p = 0.01). Pathway enrichment analysis indicated that the targets of miRNAs associated with DM appear to be converging on cell-cycle pathways. Conclusions This 4-miRNA signature adds to the prognostic value of the current “gold standard” of TNM staging. In-depth interrogation of these 4-miRNAs will provide important biological insights that could facilitate the discovery and development of novel molecularly targeted therapies to improve outcome for future NPC patients.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».