Molecular profiling of lung squamous carcinogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Molecular profiling of from pre-invasive bronchial lesions may identify promising new biomarkers for early detection and targets for chemoprevention/treatment of lung cancer. mRNA expression was analyzed (Agilent microarrays) from fresh frozen human bronchial biopsies (N=122, 77 patients) at successive morphological stages of lung squamous carcinogenesis. Modules of co-expressed genes were identified among the 7739 stage associated genes, selected using a linear mixed-effects model adjusting for smoking status, gender and history of cancer as fixed effects and patient as a random effect, Genes expression alterations were grouped based on their behavior across 4 successive molecular steps. Four different gene-expression patterns were observed: gene modules primarily up-regulated among the early or late steps, up-regulated in a linearly across the 4 steps, as well as down- then up-regulated (biphasic). Modules that changed in the early step were characterized by genes involved in cell function/maintenance, cell growth/proliferation and cell-to-cell signaling. Modules with linear up-regulation included genes involved in cell cycle, cellular assembly, DNA replication/repair. At the later stages, the transition to high-grade dysplasia, the most significant gene expression changes included immune/inflammatory response genes. These data provide a platform for future in depth investigation into the precise molecular mechanisms and pathways involved in lung carcinogenesis. The significant modification of inflammatory/immune response genes in association with high-grade lesions suggests a critical role of the surrounding microenvironment at this critical stage of carcinogenesis and raises the possibility of new chemopreventive approaches.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».