Identification of a PAX-FKHR Gene Expression Signature that Defines Molecular Classes and Determines the Prognosis of Alveolar Rhabdomyosarcomas
Notice bibliographique
Résumé
Alveolar rhabdomyosarcomas (ARMS) are aggressive soft-tissue sarcomas affecting children and young adults. Most ARMS tumors express the PAX3-FKHR or PAX7-FKHR (PAX-FKHR) fusion genes resulting from the t(2;13) or t(1;13) chromosomal translocations, respectively. However, up to 25% of ARMS tumors are fusion negative, making it unclear whether ARMS represent a single disease or multiple clinical and biological entities with a common phenotype. To test to what extent PAX-FKHR determine class and behavior of ARMS, we used oligonucleotide microarray expression profiling on 139 primary rhabdomyosarcoma tumors and an in vitro model. We found that ARMS tumors expressing either PAX-FKHR gene share a common expression profile distinct from fusion-negative ARMS and from the other rhabdomyosarcoma variants. We also observed that PAX-FKHR expression above a minimum level is necessary for the detection of this expression profile. Using an ectopic PAX3-FKHR and PAX7-FKHR expression model, we identified an expression signature regulated by PAX-FKHR that is specific to PAX-FKHR-positive ARMS tumors. Data mining for functional annotations of signature genes suggested a role for PAX-FKHR in regulating ARMS proliferation and differentiation. Cox regression modeling identified a subset of genes within the PAX-FKHR expression signature that segregated ARMS patients into three risk groups with 5-year overall survival estimates of 7%, 48%, and 93%. These prognostic classes were independent of conventional clinical risk factors. Our results show that PAX-FKHR dictate a specific expression signature that helps define the molecular phenotype of PAX-FKHR-positive ARMS tumors and, because it is linked with disease outcome in ARMS patients, determine tumor behavior.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».