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Enregistrement W1512000979 · doi:10.18632/oncotarget.3005

Identification of a microRNA signature associated with risk of distant metastasis in nasopharyngeal carcinoma

2015· article· en· W1512000979 sur OpenAlexafffundabout
Jeff Bruce, Angela B. Hui, Wei Shi, Bayardo Perez‐Ordoñez, Ilan Weinreb, Wei Xu, Benjamin Haibe‐Kains, Daryl Waggott, Paul C. Boutros, Brian O’Sullivan, John Waldron, Shao Hui Huang, Eric X. Chen, Ralph Gilbert, Fei‐Fei Liu

Notice bibliographique

RevueOncotarget · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of OntarioOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésNasopharyngeal carcinomaMedicineLibrary scienceBiostatisticsCancerFamily medicineOncologyGerontologyInternal medicineEpidemiologyRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

// 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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations62
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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