Abstract 1949: The identification of potentially prognostic microRNAs in human nasopharyngeal carcinoma.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose/Objective: The majority of nasopharyngeal carcinoma (NPC) patients undergo curative radiation therapy (RT), with concurrent chemotherapy (CT) in cases of locally advanced disease. Current treatments achieve a modest 5-year overall survival rate of ∼70%, underscoring the need for a better understanding of NPC biology in order to develop novel tools to target this disease. In recent years, it has become apparent that micro-RNAs (miRNAs) play important roles in many, if not all human malignancies. Furthermore, miRNAs have been identified whose expression is capable of predicting patient outcome in a variety of human cancers; hence, we proceed to address the primary hypothesis that there is a miRNA expression signature capable of predicting outcome for NPC patients. Materials/Methods: The expression level of 734 unique human and viral miRNAs in 121 fully clinically-annotated NPC samples plus 10 normal nasopharyngeal epithelial tissues from healthy individuals was analyzed using the nCounter human microRNA panel from Nanostring®. These data were analyzed in relation to patient clinical and outcomes data (median follow-up time was 6.9 years), in order to identify associations between individual and combinations of miRNAs with clinical parameters. Results: Global miRNA expression analyses identified 49 miRNAs which were differentially-expressed between NPC and normal nasopharyngeal epithelial tissues. Using a 2-fold cut-off and Bonferroni correction for multiple comparisons, 39 miRNAs were significantly over-expressed and 10 were significantly under-expressed (miR-145, -216a, -100, -423, -424, -99b, -125a, -125b, -30c, -200a). Additionally, the expression level of 21 miRNAs, appeared to be strongly associate with clinical outcome. Specifically, there were two under-expressed miRNAs which were able to classify patients into low, medium, or high risk groups for distant relapse, wherein their 5-year distant relapse rates were: 0%, 10%, and 36%, respectively; p=0.0006). Conclusions: These preliminary data suggest a potential miRNA signature set which can predict for distant relapse, the major cause of death in NPC given the excellent loco-regional control rates with the use of IMRT. Our next step will be to measure the expression level of these 21 candidate miRNAs in an independent validation set of 131 NPC patients to confirm whether any of these miRNAs indeed have prognostic value in NPC. Biological insights will also be acquired by evaluating these miRNAs in pre-clinical NPC models. Prognostic signatures acquired could be used to categorize risk groups, and also facilitate the discovery and development of novel molecularly-targeted therapies which could improve outcome for future NPC patients. Citation Format: Jeff Bruce, Angela Hui, Daryl Waggot, Bayardo Perez-Ordonez, Ilan Weinreb, Wei Xu, Fei-Fei Liu. The identification of potentially prognostic microRNAs in human nasopharyngeal carcinoma. [abstract]. In: Proceedings of the 104th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2013 Apr 6-10; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(8 Suppl):Abstract nr 1949. doi:10.1158/1538-7445.AM2013-1949
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».