Molecular signatures of non-small cell lung cancer (NSCLC) obtained from gene expression profiling of the benign bronchial mucosa of smokers with and without NSCLC
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cigarette smoking accounts for 85-90% of lung cancers. Large-scale gene-expression profiling analyses have been undertaken to identify genes and pathways associated with lung carcinogenesis, and uncover lung cancer biomarkers. Tumor-distant, histologically normal bronchial biopsies have hitherto not been considered in such studies. Aims: In order to identify molecular signatures of smoking-related NSCLC, we have compared the gene expression profiles of histologically normal bronchial biopsies from current smokers with or without NCSCL, as well as non-smokers. Methods: RNA samples (97 biopsies) were used for hybridization with Affymetrix HG-U133 Plus 2.0 arrays. Differentially expressed genes were used to compare non-smokers (NS), smokers without cancer (SNC), and smokers with cancer (SC). Functional analysis was carried out using Ingenuity Pathway Analysis. Gene signatures of cigarette smoking and NSCLC were identified using the prediction analysis of microarray (PAM) method. Results: We identified 3 genes signatures that distinguished, respectively, SNC and NS (16 genes, 95.2% accuracy), SC and NS (8 genes, 100% accuracy), and SNC and SC (15 genes, 83% accuracy). This latter signature contains several genes that have been linked to lung disease/carcinogenesis, including genes encoding xenobiotic biotransformation proteins that protect the airway from the chemicals in cigarette smoke or contribute to lung carcinogenesis. Conclusions: Gene expression profiling of histologically normal bronchial biopsies resulted in a gene signature of NSCLC in smokers. Its potential as biomarker remains to be tested.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».