Sequential Binary Gene Ratio Tests Define a Novel Molecular Diagnostic Strategy for Malignant Pleural Mesothelioma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a standardized approach for molecular diagnostics, we used the gene expression ratio bioinformatic technique to design a molecular signature to diagnose malignant pleural mesothelioma (MPM) from among other potentially confounding diagnoses and differentiate the epithelioid from the sarcomatoid histologic subtype of MPM. In addition, we searched for pathways relevant in MPM in comparison with other related cancers to identify unique molecular features in MPM. EXPERIMENTAL DESIGN: We conducted microarray analysis on 113 specimens including MPMs and a spectrum of tumors and benign tissues comprising the differential diagnosis of MPM. We generated a sequential combination of binary gene expression ratio tests able to discriminate MPM from other thoracic malignancies. We compared this method with other bioinformatic tools and validated this signature in an independent set of 170 samples. Functional enrichment analysis was conducted to identify differentially expressed probes. RESULTS: A sequential combination of gene expression ratio tests was the best molecular approach to distinguish MPM from all the other samples. Bioinformatic and molecular validations showed that the sequential gene ratio tests were able to identify the MPM samples with high sensitivity and specificity. In addition, the gene ratio technique was able to differentiate the epithelioid from the sarcomatoid type of MPM. Novel genes and pathways specifically activated in MPM were identified. CONCLUSIONS: New clinically relevant molecular tests have been generated using a small number of genes to accurately distinguish MPMs from other thoracic samples, supporting our hypothesis that the gene expression ratio approach could be a useful tool in the differential diagnosis of cancers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».