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Enregistrement W2335451838 · doi:10.1158/1538-7445.am2013-2562

Abstract 2562: Polymorphisms in microRNA (miRNA) pathways and survival in esophageal cancer (EC) patients.

2013· article· en· W2335451838 sur OpenAlexaffabout
Lawson Eng, Olusola Olusesan Faluyi, Xin Qiu, Dangxiao Cheng, Daniel J. Renouf, Lorin Dodbiba, Sevtap Savas, Sharon Marsh, Jennifer J. Knox, Gail Darling, Rebecca Wong, Wei Xu, Geoffrey Liu, Abul Azad

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMemorial University of NewfoundlandUniversity of British ColumbiaPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismmicroRNABiologyHazard ratioSNPOncologyGeneticsProportional hazards modelGeneCancerInternal medicineCancer researchBioinformaticsMedicineGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Polymorphisms within miRNA and in genes regulating miRNA biogenesis can regulate a variety of cancer pathways in EC patients. Comprehensive pathway analyses of miRNA-related genes were performed on EC outcomes. Methods: 324 EC patients from Princess Margaret Hospital (Toronto, Canada) were screened for 62 single nucleotide polymorphisms (SNPs) in 21 miRNA or miRNA biogenesis pathway genes. Multivariate Cox-proportional hazard models, adjusted for key prognostic factors evaluated the association of each SNP with overall survival (OS) and progression free survival (PFS). Significant SNPs were further analysed for joint effects, and also in subgroup and pathway analyses. All results were internally validated through bootstrapping. Results: Five polymorphisms belonging to the miRNA biogenesis pathway and one in a miRNA were nominally associated with OS or PFS, where adjusted hazard ratios (aHR) were between 1.23-1.41 for each comparison; p=0.003-0.04: AGO1 (rs595961; chromosome (chr) 1), GEMIN3 (rs197412; chr1) CD86 (rs17281995; chr 3) hs-miRNA-26a1 (rs7372209; chr 3), GEMIN4 (rs7813 and rs910924; chr 17). Joint effect analysis of SNPs in the same chromosome found additive effects of these risk alleles (RA) on outcome: chr 1 (2-4 vs 0-1: aHROS=1.82 [1.21-2.75], p=0.004), chr 3 (3-4 vs 0: aHROS=4.07 [1.91-8.67], p=0.003), chr 17 (4 vs 0: aHRPFS=2.21 [1.13-4.31], p=0.02). Pathway based analysis found each additional RA conferring a strong additive effect on OS (per 2 RA: aHR=1.50 [1.25-1.81], p=1.9x10E-5). Results on PFS were similar, with aHRPFS per 2RA of 1.51 [1.26-1.82], p=1.3x10E-5. Internal validation found consistent results for all analyses. Exploratory subgroup analysis identified two SNPs that had differential effects on OS based on histology: for adenocarcinomas, the aHR for KIAA0423 (rs1053667) was 0.51 [0.28-0.96], p=0.03, while for squamous cell carcinomas, the aHR was 7.36 [2.07-26.1], p=0.002. Similarly, for DICER (rs13078), aHRadenocarcinoma=0.96 [0.72-1.28], p=0.78 vs aHRsquamous=2.51[1.21-5.21], p=0.01). In subset analyses, hsa-mir-30a (rs1358379), hsa-mir-492 (rs2289030), hsa-mir-499 (rs3746444), and DGCR8 (rs1640299) were significantly associated with different outcomes by nodal status. Conclusion: We identified the miRNA biogenesis pathway as having an important role in the prognosis of EC patients, with a 50% increase in death or disease progression when carrying two additional miRNA risk alleles. Although some of the identified polymorphisms have been previously associated with risk or prognosis in other cancer disease sites, we report for the first time, their associations with esophageal cancer prognosis. Citation Format: Lawson Eng, Olusola O. Faluyi, Xin Qiu, Dangxiao Cheng, Daniel J. Renouf, Lorin Dodbiba, Sevtap Savas, Sharon Marsh, Jennifer J. Knox, Gail E. Darling, Rebecca KS Wong, Wei Xu, Geoffrey Liu, Abul K. Azad. Polymorphisms in microRNA (miRNA) pathways and survival in esophageal cancer (EC) patients. [abstract]. In: Proceedings of the 104th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2013 Apr 6-10; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(8 Suppl):Abstract nr 2562. doi:10.1158/1538-7445.AM2013-2562 Note: This abstract was not presented at the AACR Annual Meeting 2013 because the presenter was unable to attend.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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