A gene signature in histologically normal surgical margins is predictive of oral carcinoma recurrence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oral Squamous Cell Carcinoma (OSCC) is a major cause of cancer death worldwide, which is mainly due to recurrence leading to treatment failure and patient death. Histological status of surgical margins is a currently available assessment for recurrence risk in OSCC; however histological status does not predict recurrence, even in patients with histologically negative margins. Therefore, molecular analysis of histologically normal resection margins and the corresponding OSCC may aid in identifying a gene signature predictive of recurrence. METHODS: We used a meta-analysis of 199 samples (OSCCs and normal oral tissues) from five public microarray datasets, in addition to our microarray analysis of 96 OSCCs and histologically normal margins from 24 patients, to train a gene signature for recurrence. Validation was performed by quantitative real-time PCR using 136 samples from an independent cohort of 30 patients. RESULTS: We identified 138 significantly over-expressed genes (> 2-fold, false discovery rate of 0.01) in OSCC. By penalized likelihood Cox regression, we identified a 4-gene signature with prognostic value for recurrence in our training set. This signature comprised the invasion-related genes MMP1, COL4A1, P4HA2, and THBS2. Over-expression of this 4-gene signature in histologically normal margins was associated with recurrence in our training cohort (p = 0.0003, logrank test) and in our independent validation cohort (p = 0.04, HR = 6.8, logrank test). CONCLUSION: Gene expression alterations occur in histologically normal margins in OSCC. Over-expression of the 4-gene signature in histologically normal surgical margins was validated and highly predictive of recurrence in an independent patient cohort. Our findings may be applied to develop a molecular test, which would be clinically useful to help predict which patients are at a higher risk of local recurrence.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».