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Enregistrement W2003560033 · doi:10.1002/ijc.26419

Multicenter study identified molecular blood‐born protein signatures for Wilms Tumor

2011· article· en· W2003560033 sur OpenAlexaff
J. Schmitt, Sabrina Heisel, Andreas Keller, Petra Leidinger, Nicole Ludwig, Nunja Habel, Rhoikos Furtwängler, Nasenien Nourkami‐Tutdibi, Jenny Wegert, Paul E. Grundy, Manfred Gessler, Norbert Graf, Hans‐Peter Lenhof, Eckart Meese

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRenal and related cancers
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoantibodyMedicineWilms' tumorCancerTissue microarrayMicroarrayInternal medicineCogOncologyBiomarkerPathologyGastroenterologyImmunologyBiologyAntibodyGene expressionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wilms Tumor (WT) is the most common renal childhood tumor. Recently, we reported a cDNA microarray expression pattern that varied between WTs with different risk histology. Since the Societé Internationale d'Oncologie Pédiatrique (SIOP) in Europe initiates treatment without a histological confirmation, it is important to identify blood-born markers that indicate WT development. In a multicenter study, we established an autoantibody signature by using an array with 1,827 recombinant E. coli clones. This array was screened with sera of patients with WT recruited by SIOP or the Children's Oncology Group (COG). We report an extended number of antigens that are reactive with autoantibodies present in sera from patients with WT. We established an autoantibody signature that separates untreated patients with WT recruited in SIOP from non-WT controls with a specificity of 0.83 and a sensitivity of 0.82 at standard deviations of 0.02 and 0.04, respectively. Likewise, patients recruited in the COG in the United States were separated from the controls with an accuracy of 0.83 at a standard deviation of 0.02. Proteins that were most significant include zinc finger proteins (e.g., ZFP 346), ribosomal proteins and the protein fascin that has been associated with various types of cancer including renal cell carcinoma. Our study provides first evidence for autoantibody signatures for WTs and suggests that these may be most informative before chemotherapy. We present the first multicenter study of autoantibody signatures in patients with WT. We established an autoantibody signature that separates patients with WT from controls.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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