Abstract 3004: Biomarker identification through integrative bioinformatics analysis of serous epithelial ovarian cancer tumor samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ovarian cancer is the leading cause of death from gynecological malignancies and the fifth major cancer in women in the world. Once diagnosed, ovarian cancer is usually treated by cytoreductive surgery followed by platinum and taxane-based chemotherapeutic drugs. However, resistance to chemotherapy is a major impediment in management of serous epithelial ovarian cancer (SEOC). We hypothesize that a multifaceted view of the alterations taking place at multiple cellular levels using molecular profiling technologies will offer insight into the mechanisms which play key roles in drug resistant ovarian carcinomas. Also, the application of appropriate bioinformatic and statistical data processing and analysis is of utmost importance in identification of key drug resistance pathways. Current study is performed on 25 high-grade serous epithelial ovarian tumor tissue samples from patients that demonstrated favorable, or unfavorable response to chemotherapy treatment. Four different microarray platforms were used for molecular profiling of the full sample cohort at different molecular levels, namely: Single Nucleotide Polymorphisms (SNP), mRNA expression, miRNA expression and promotor tiling arrays (methylation)., Integrative and systematic analyses using up-to-date statistical approaches, such as empirical Bayes, AUC, SAM, permuted t-test and lassoed PCA, among others, have been employed on these large datasets obtained through the various high-throughput platforms. Preliminary mRNA expression analysis identified an enrichment of upregulated genes involved in cellular growth and proliferation, cellular development as well as differential gene expression changes in the TGFB1, TNF, PI3K, IFNG networks, between the chemotherapy responsive and unresponsive groups. The major molecular and cellular functions associated were cell-to-cell signaling, molecular transport and cellular movement. Differences were also seen in the, CTNNB1, LH and FSH networks as analysed by Ingenuity Pathway Analysis. Additionally, genes involved in activation of NFκB pathway showed differential expression in the two groups. Furthermore, our ongoing development of a streamlined database in which the multiple data types obtained from our statistical analyses are stored, will allow for localized or genome wide querying across the multiple levels of biological data. These approaches and software will potentially elucidate the synergistic roles that the various biological levels play in the deregulation of pathways involved in primary chemoresistance. Our research findings will lead to the determination of putative candidates for diagnostic and prognostic biomarkers that can be targeted for development of treatment regimens for the treatment of SEOC. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 3004. doi:1538-7445.AM2012-3004
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».