Genomic profiling of mammary duct carcinoma in situ (DCIS) using array comparative genomic hybridization
Notice bibliographique
Résumé
Proc Amer Assoc Cancer Res, Volume 47, 2006 3605 Duct carcinoma in situ (DCIS), the earliest recognized form of breast cancer, is being diagnosed with increased frequency due in part to mammographic screening. Until recently, the standard treatment for DCIS was mastectomy. Moves to breast conserving surgery (lumpectomy) have shown reduced recurrence rates when local excision is accompanied by radiation therapy. However, it is only a small proportion of women that will benefit from this adjuvant therapy. The ability to identify this population will help to reduce over-treatment of this group of breast cancer patients. Attempts to classify DCIS based on size and other histologic features have been disappointing. We propose that the identification of a specific set of genetic alterations will allow categorization of DCIS and allow prediction of which cases are most likely to progress. One hundred patients with DCIS have been identified from the University Health Network, Department of Pathology. Approximately half of the cases are pure DCIS and the other half have concurrent invasive carcinoma. Using tissue microdissection from formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissues, whole genome amplification (WGA) and array comparative genomic hybridization (aCGH) we are conducting a full genome scan of these lesions (DCIS and invasive carcinoma) to identify common or different regions of amplification and/or deletion. The status of genes identified as lost or gained will be confirmed using quantitative PCR or fluorescence in situ hybridization. In feasibility studies conducted in our lab we have investigated several methods of WGA and different array CGH platforms in order to overcome the limitations associated with using genomic DNA from FFPE tissues. We have been successful at generating CGH profiles from microdissected DCIS lesions with and without WGA using 19K human cDNA arrays containing 19,000 cDNA’s and ESTs (Clinical Genomics Centre, University Health Network) and Nimblegen’s HumanWhole Genome Array CGH platform. In this pilot study, we have identified regions of amplification in the microdissected DCIS samples that are commonly associated with breast cancer, including 1q, 8q and 17q. In addition we have observed both simple (relatively few genomic alterations) and complex molecular profiles. A molecular classification of DCIS that can be employed in the routine clinical setting will be invaluable for use in treatment planning.
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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 | 0,000 |
| 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 ».