Abstract 4912: Systematic, comparative network analysis on non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Most cancers lack any effective early disease markers, prognostic and predictive signatures. We fail treating cancer due to multiple ways cancer initiates and develops treatment resistance. While drug modes of action are complex and poorly understood, using Comparative Toxicogenomics Database is an effective way to identify drug combinations. Integrating signatures with deregulated network information may lead to identifying novel treatment option for individual patients. APPROACH: A systematic graph analysis was used to extract network structure differences between normal and tumor patient samples in non-small cell lung cancer. Three gene expression datasets with 27 squamous cell carcinoma, 129 adenocarcinoma, 20 large cell carcinoma and 141 normal samples, and 18 prognostic non-small cell lung cancer gene signatures were used to construct normal and tumor co-expression graphs. RESULTS: We enumerated all 5-node graphlets in normal and tumor graphs, and separated them into 3 categories: unique for normal graph, unique for tumor graph, or present in both. We further focused on subgraphs with the same membership across all 3 datasets and unique to tumor graph. Using gene enrichment analysis with a hypergeometric test we identified 9 subgraphs significantly enriched in the term “regulation of lymphocyte activation” (p<0.05), and genes related to chemokine receptors (CCR2, CCR7), interleukin (IL16), interleukin receptor (IL7R), interferon regulatory factor (IRF4), and T cells or B cells (PTPRCAP, SH2D1A, LCK, BTK, MS4A1). Importantly, this analysis identified protein interaction deregulated in tumors. Using the Comparative Toxicogenomics Database, we identified putative compounds that may “repair” the wiring of these subnetworks in tumor samples. 7 out of 7 identified compounds for the significantly up-regulated genes (p<0.05), and 20 out of 25 significantly down-regulated genes (p<0.05) are associated with non-small cell lung cancer. The other 5 identified compounds are known for other types of cancer or neoplasms, including lung neoplasms. Importantly, 13/38 edges have known/predicted protein interaction evidence, with a high prediction scores >0.9 (11 interactions) and 0.8 (2 interactions). CONCLUSIONS: Systematic integration and network analysis of non-small cell lung signatures identifies potential treatment options and insights to the difference in the underlying wiring related to immune system, an emerging hallmark of cancer. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 4912. doi:1538-7445.AM2012-4912
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».