Abstract 974: Characterization of the novel lncRNA, PCAT14, clinically associated with metastatic prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Each year, over 180,000 men are diagnosed with prostate cancer in the United States. Advances in research have established a molecular stratification of prostate cancer disease improving screening and treatment options. However, some patients lack these genetic aberrations, indicating that prostate tumors may harbor disease-associated noncoding RNAs that further characterize molecular subtypes. Long non-coding RNAs (lncRNAs) are largely unexplored and are emerging as a new aspect of cancer biology through advances in sequencing technologies. To discover novel transcripts, and overcome the shortcomings of relying on incomplete or inaccurate annotations, we focused on an approach using a genome-wide annotation-independent method to identify regions of differential expression named SWORD (Sliding WindOw Region Discovery tool). We applied SWORD to recently generated data from aggressive prostate tumors and adjacent normal tissue. We discovered ten novel lncRNAs including the previously annotated Prostate Cancer Associated Transcript-14 (PCAT14). PCAT14 was consistently altered in an integrative analysis performed across three patient cohorts consisting of primary tumors with matched control transcriptome sequencing and Affymetrix gene expression including metastatic tumors. Utilizing the clinical data associated with the Affymetrix cohort, PCAT14 significantly associated with both high (9) and low (6) Gleason scores. Interestingly, PCAT14 is highly upregulated in primary tumors relative to control tissue and its expression is downregulated in metastatic tumors relative to primary tumors. These data suggest that PCAT14 expression promotes a metastatic phenotype. Therefore, we assessed PCAT14 expression within a cohort of 1008 radical prostatectomy specimens from three independent patient cohorts across institutes. We found that patients with high versus low PCAT14 expression showed significantly different rates of distant metastasis free survival, biochemical recurrence free survival, prostate cancer specific survival, and overall survival. Moreover, PCAT14 was implicated with protein-coding genes involved in biological processes promoting aggressive disease. In vitro experiments in prostate cancer cell lines further supported the clinical data associating PCAT14 with aggressive disease. Overall, we discovered that PCAT14 is broadly deregulated, promotes aggressive oncogenic phenotypes, and is significantly prognostic for multiple clinical endpoints supporting its significance for predicting metastatic disease. Due to its tissue-specific expression PCAT14 may serve as a valuable biomarker to define a subgroup of high-grade prostate carcinomas and improve disease management and patient prognosis. Citation Format: Nicole M. White, George Zhao, Jin Zhang, Elias Davicioni, Christopher A. Maher. Characterization of the novel lncRNA, PCAT14, clinically associated with metastatic prostate cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 974.
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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 ».