Predicting favourable prognosis of urothelial carcinoma: gene expression and genome profiling
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: During the past few years, information on (epi)genetic and expression profiling of urothelial carcinomas has expanded, allowing a better appreciation of their correlation with clinicopathological features of bladder cancer. RECENT FINDINGS: The two-pathway model of bladder carcinogenesis separating a favourable pathway characterized by mutations in the fibroblast growth factor 3 gene (FGFR3) and a clinically unfavourable pathway characterized by genetic instability and mutations in the p53 gene is now well established. Noninvasive (pTa), superficially invasive (pT1) and muscle invasive (pT2) bladder cancers can be separated statistically on the basis of extent of genomic instability. Expression (cDNA) array analyses are able to define mRNA signatures specifically associated with the two pathways of bladder carcinogenesis. Currently, attention is shifting to the role of epigenetic alterations in bladder carcinogenesis, including promoter hypermethylation of specific genes and aberrant expression of microRNAs. The level of promoter hypermethylation gradually increases from morphologically normal urothelium to invasive carcinoma. Aberrant expression of specific microRNAs is specifically related to the FGFR3 mutant defined bladder carcinogenesis pathway. SUMMARY: Quantitative genomic (DNA) alterations are associated with the two major molecular pathways of bladder carcinogenesis, defined by FGFR3 and p53 mutations. Chromosomal alterations, cancer specific mRNA expression signature and promoter hypermethylation may precede clinically and histopathologically detectable bladder cancer. As gene expression signature, promoter hypermethylation of selected genes and aberrant expression of some microRNAs are promising as bladder cancer biomarkers, future studies should explore their potential clinical significance taking into account their robustness and cost-effectiveness.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».