Recurrent genomic alterations in sequential progressive leukoplakia and oral cancer: drivers of oral tumorigenesis?
Notice bibliographique
Résumé
A significant proportion (up to 62%) of oral squamous cell carcinomas (OSCCs) may arise from oral potential malignant lesions (OPMLs), such as leukoplakia. Patient outcomes may thus be improved through detection of lesions at a risk for malignant transformation, by identifying and categorizing genetic changes in sequential, progressive OPMLs. We conducted array comparative genomic hybridization analysis of 25 sequential, progressive OPMLs and same-site OSCCs from five patients. Recurrent DNA copy number gains were identified on 1p in 20/25 cases (80%) with minimal, high-level amplification regions on 1p35 and 1p36. Other regions of gains were frequently observed: 11q13.4 (68%), 9q34.13 (64%), 21q22.3 (60%), 6p21 and 6q25 (56%) and 10q24, 19q13.2, 22q12, 5q31.2, 7p13, 10q24 and 14q22 (48%). DNA losses were observed in >20% of samples and mainly detected on 5q31.2 (35%), 16p13.2 (30%), 9q33.1 and 9q33.29 (25%) and 17q11.2, 3p26.2, 18q21.1, 4q34.1 and 8p23.2 (20%). Such copy number alterations (CNAs) were mapped in all grades of dysplasia that progressed, and their corresponding OSCCs, in 70% of patients, indicating that these CNAs may be associated with disease progression. Amplified genes mapping within recurrent CNAs (KHDRBS1, PARP1, RAB1A, HBEGF, PAIP2, BTBD7) were selected for validation, by quantitative real-time PCR, in an independent set of 32 progressive leukoplakia, 32 OSSCs and 21 non-progressive leukoplakia samples. Amplification of BTBD7, KHDRBS1, PARP1 and RAB1A was exclusively detected in progressive leukoplakia and corresponding OSCC. BTBD7, KHDRBS1, PARP1 and RAB1A may be associated with OSCC progression. Protein-protein interaction networks were created to identify possible pathways associated with OSCC progression.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».