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Enregistrement W2093640771 · doi:10.1158/1940-6207.prev-12-a27

Abstract A27: Airway molecular alterations associated with premalignant lesion progression and lung cancer development

2012· article· en· W2093640771 sur OpenAlexaff
Jennifer Ebel Beane, Kahkeshan Hijazi, Katrina Steiling, Gang Liu, Sherry Zhang, Stephen Lam, Marc E. Lenburg

Notice bibliographique

RevueCancer Prevention Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung cancerDysplasiaMedicineCancerGene signatureCarcinogenesisLungBiomarkerPathologyInternal medicineOncologyCancer researchBiologyGene expressionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recently, the National Lung Screening Trial reported a 20% reduction in lung cancer mortality and lung cancer chemoprevention trials targeting the arachidonic acid pathway have demonstrated decreases in lung cancer associated markers. These studies highlight possibilities for future reductions in lung cancer mortality through early detection and chemoprevention. Our group has previously identified smoking- and lung cancer-specific gene expression alterations in cytologically normal airway epithelial cells that can serve as a clinically-relevant biomarker for the early detection of lung cancer. Here, in an effort that could lead to markers of lung cancer risk, we identify changes in these cells associated with regression of premalignant airway lesions. Airway epithelial cells were collected via bronchoscopy from patients with bronchial dysplasia at baseline, on-treatment, and post-treatment with green tea extract (GTE) or placebo ranging from 2 to 6 months (n=27 patients, n=63 samples). RNA from the samples was processed and hybridized to Affymetrix Human Gene 1.0 ST microarrays. A linear mixed effect model was used to identify a gene expression signature predictive of subsequent dysplasia regression. Further a paired t-test was used to identify genes associated with dysplasia regression over time. Using gene set enrichment analysis (GSEA) we identified that the baseline dysplasia regression signature was enriched (FDR<0.05) among genes whose altered expression was associated with: dysplasia regression over time; the presence or future development of lung cancer; and human bronchial biopsies at successive morphological stages of lung squamous carcinogenesis. The genes associated with dysplasia regression were validated small cohorts of independent samples from chemoprevention trials testing Sulindac, Myo-inositol, and GTE. Analysis of the Connectivity Map identified compounds that reverse the dysplasia regression signature in vitro and are therefore candidate chemoprevention agents. Our studies suggest that the airway “field of injury” is modulated by bronchial premalignant lesions. The molecular signatures identified may be important tools for stratifying high-risk smokers for chemoprevention trials, as surrogate endpoints of efficacy in these trials, and for identification of novel molecular targets for chemoprevention. In addition, the molecular signature of regression of airway dysplasia may have additional utility as a biomarker predictive of the presence of or future lung cancer development. Citation Format: Jennifer Ebel Beane, Kahkeshan Hijazi, Katrina Steiling, Gang Liu, Sherry Zhang, Stephen Lam, Marc Lenburg. Airway molecular alterations associated with premalignant lesion progression and lung cancer development. [abstract]. In: Proceedings of the Eleventh Annual AACR International Conference on Frontiers in Cancer Prevention Research; 2012 Oct 16-19; Anaheim, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Prev Res 2012;5(11 Suppl):Abstract nr A27.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,370 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2012
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