MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1882056938 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs14-p5-10-02

Abstract P5-10-02: A copy number aberration driven endocrine response gene signature stratifies risk in estrogen receptor positive breast cancer

2015· article· en· W1882056938 sur OpenAlexaff
Jingqin Luo, Li‐Wei Chang, Tao Yu, Jeremy Hoog, Samuel Leung, Torsten O. Nielsen, Matthew J. Ellis

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerGene signatureComparative genomic hybridizationOncologyTamoxifenInternal medicineGene expression profilingEstrogen receptorMedicineMicroarrayCancerAromataseCancer researchCopy-number variationBiologyGene expressionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Many prognostic gene signatures have been developed for estrogen receptor positive (ER+) breast cancer (BC); however, most have been solely based on mRNA expression data without integrated information on underlying primary drivers such as genomic aberrations. We therefore coupled gene expression and copy number aberration (CNA) in an attempt to improve upon prognostic signatures for ER+ BC. Methods: mRNA expression based discovery was conducted between 172/59 ER+ BC with low/high Ki67 levels after neoadjuvant aromatase inhibition and significant genes (significance analysis of microarray, q-value less than 0.05) were screened by correlation (Mann-Whitney-Wilcoxon test P less than 0.05) with CNA using Agilent comparative genomic hybridization array. Further interrogation on prognosis of relapse-free survival (RFS) by univariate survival analysis (P less than 0.05) in patients treated with adjuvant endocrine monotherapy from a public data set produced a Copy Number Aberration Driven Endocrine Response (CADER) signature consisting of treatment sensitive/resistant genes. MetaCore (GeneGo Inc) pathway analysis was conducted for enriched pathways. We subsequently applied Nanostring nCounter technology to formalin fixed archival tumor RNA from 620 ER+ adjuvant tamoxifen treated BC (UBC TAM-series) for CADER gene profiling. Patients in multiple independent public data sets and the TAM-series were classified into treatment sensitive defined by up-regulated sensitive gene centroid and down-regulated resistant gene centroid by the median cutoffs, treatment resistant defined with the reverse pattern and indeterminate otherwise. CADER risk stratifications were associated with patient survival outcomes in public cohorts and the TAM-series. The Kaplan-Meier (KM) analysis and Cox models were used for survival analysis. Published PAM50 intrinsic subtypes and subtype based risk of relapse (ROR-S) assignments were used (Nielsen CCR 16:5222, 2010). Results: A 54-gene CADER signature, 27 resistant/27 sensitive genes, was derived. Pathway analysis indicated that CADER was enriched with sensitive genes of cell survival functions while resistant genes were largely drivers of cell cycle progression. CADER stratifications were significantly prognostic of relapse free survival (RFS) in all public cohorts (log rank test P=0.05 for all) and in the UBC TMA-series (P=0.0001, BC specific survival and RFS). CADER showed an additional value (likelihood ratio test P=0.05) in all cohorts when both standard clinical variables and ROR-S were incorporated in multivariate Cox models. CADER were highly concordant with intrinsic subtypes and ROR-S (p=0.0001) in all data sets. However, CADER may stratify risk within ROR-S medium risk patients (P=0.002 METABRIC; P=0.003 and 0.036 in TAM-series for BC specific survival and RFS). Conclusions: We have developed a signature that is prognostic of long-term survival in postmenopausal BC, further splits risk within ROR-S medium risk group and identifies some highly resistant BC in presence of ROR-S and clinical variables (see Ellis et. al. abstract for evaluation of a CADER single sample predictor in the MA12 Phase 3 clinical trial). Citation Format: Jingqin Luo, Li-Wei Chang, Yu Tao, Jeremy Hoog, Samuel Leung, Torsten O Nielsen, Matthew J Ellis. A copy number aberration driven endocrine response gene signature stratifies risk in estrogen receptor positive breast cancer [abstract]. In: Proceedings of the Thirty-Seventh Annual CTRC-AACR San Antonio Breast Cancer Symposium: 2014 Dec 9-13; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(9 Suppl):Abstract nr P5-10-02.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetGenomic variations and chromosomal abnormalitiesTravaux en français237 207