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Enregistrement W2123176147 · doi:10.1186/1476-4598-8-50

Genomic imbalances in precancerous tissues signal oral cancer risk

2009· article· en· W2123176147 sur OpenAlexafffund
Cathie Garnis, Raj Chari, Timon P.H. Buys, Lewei Zhang, Raymond T. Ng, Miriam P. Rosin, Wan L. Lam

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholangiocarcinoma and Gallbladder Cancer Studies
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British ColumbiaOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCGenome Canada
Mots-clésOPLSBiologyDysplasiaComparative genomic hybridizationDiseaseCancerPathologyGenomeBioinformaticsMedicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oral cancer develops through a series of histopathological stages: through mild (low grade), moderate, and severe (high grade) dysplasia to carcinoma in situ and then invasive disease. Early detection of those oral premalignant lesions (OPLs) that will develop into invasive tumors is necessary to improve the poor prognosis of oral cancer. Because no tools exist for delineating progression risk in low grade oral lesions, we cannot determine which of these cases require aggressive intervention. We undertook whole genome analysis by tiling-path array comparative genomic hybridization for a rare panel of early and late stage OPLs (n = 62), all of which had extensive longitudinal follow up (>10 years). Genome profiles for oral squamous cell carcinomas (n = 24) were generated for comparison. Parallel analysis of genome alterations and clinical parameters was performed to identify features associated with disease progression. Genome alterations in low grade dysplasias progressing to invasive disease more closely resembled those observed for later stage disease than they did those observed for non-progressing low grade dysplasias. This was despite the histopathological similarity between progressing and non-progressing cases. Strikingly, unbiased computational analysis of genomic alteration data correctly classified nearly all progressing low grade dysplasia cases. Our data demonstrate that high resolution genomic analysis can be used to evaluate progression risk in low grade OPLs, a marked improvement over present histopathological approaches which cannot delineate progression risk. Taken together, our data suggest that whole genome technologies could be used in management strategies for patients presenting with precancerous oral lesions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations53
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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