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Enregistrement W2337676298 · doi:10.1186/s40170-016-0149-5

Molecular characterization of Gleason patterns 3 and 4 prostate cancer using reverse Warburg effect-associated genes

2016· article· en· W2337676298 sur OpenAlexafffund
Ilinca Georgescu, R. J. Gooding, R. Christopher Doiron, Andrew G. Day, Shamini Selvarajah, Chris Davidson, David M. Berman, Paul C. Park

Notice bibliographique

RevueCancer & Metabolism · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFOXO transcription factor regulation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchQueen's University
Organismes subventionnairesProstate Cancer Fight FoundationTerry Fox FoundationProstate Cancer CanadaOntario Institute for Cancer ResearchMovember Foundation
Mots-clésProstate cancerBiologyStromal cellCancer researchGeneGene expression profilingCancerProstateGene expressionPhenotypeOncologyGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gleason scores (GS) 3+3 and 3+4 prostate cancers (PCa) differ greatly in their clinical courses, with Gleason pattern (GP) 4 representing a major independent risk factor for cancer progression. However, Gleason grade is not reliably ascertained by diagnostic biopsy, largely due to sampling inadequacies, subjectivity in the Gleason grading procedure, and a lack of more objective biomarker assays to stratify prostate cancer aggressiveness. In most aggressive cancer types, the tumor microenvironment exhibits a reciprocal pro-tumorigenic metabolic phenotype consistent with the reverse Warburg effect (RWE). The RWE can be viewed as a physiologic response to the epithelial phenotype that is independent of both the epithelial genotype and of direct tumor sampling. We hypothesize that differential expression of RWE-associated genes can be used to classify Gleason pattern, distinguishing GP3 from GP4 PCa foci. METHODS: Gene expression profiling was conducted on RNA extracted from laser-capture microdissected stromal tissue surrounding 20 GP3 and 21 GP4 cancer foci from PCa patients with GS 3+3 and GS ≥4+3, respectively. Genes were probed using a 102-gene NanoString probe set targeted towards biological processes associated with the RWE. Differentially expressed genes were identified from normalized data by univariate analysis. A top-scoring pair (TSP) analysis was completed on raw gene expression values. Genes were analyzed for enriched Gene Ontology (GO) biological processes and protein-protein interactions using STRING and GeneMANIA. RESULTS: Univariate analysis identified nine genes (FOXO1 (AUC: 0.884), GPD2, SPARC, HK2, COL1A2, ALDOA, MCT4, NRF2, and ATG5) that were differentially expressed between GP3 and GP4 stroma (p<0.05). However, following correction for false discovery, only FOXO1 retained statistical significance at q<0.05. The TSP analysis identified a significant gene pair, namely ATG5/GLUT1. Greater expression of ATG5 relative to GLUT1 correctly classified 77.4 % of GP3/GP4 samples. Enrichment for GO-biological processes revealed that catabolic glucose processes and oxidative stress response pathways were strongly associated with GP3 foci but not GP4. FOXO1 was identified as being a primary nodal protein. CONCLUSIONS: We report that RWE-associated genes can be used to distinguish between GP3 and GP4 prostate cancers. Moreover, we find that the RWE response is downregulated in the stroma surrounding GP4, possibly via modulation of FOXO1.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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