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Enregistrement W2496159406 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-3124

Abstract 3124: Prognostic biomarkers for pancreatic cancer

2016· article· en· W2496159406 sur OpenAlexaffabout
Cristina Baciu, Robert C. Grant, Hansen He, Musaddeque Ahmed, Robert E. Denroche, Lee E. Timms, Gun Ho Jang, Ayelet Borgida, Xihui Lin, Paul C. Boutros, Dianne Chadwich, Sheng‐Ben Liang, Sagedeh Shahabi, Michael H. A. Roehrl, Sean P. Cleary, Julie M. Wilson, John D. McPherson, Lincoln Stein, Steven Gallinger

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancreatic cancerGenome-wide association studySingle-nucleotide polymorphismHazard ratioOncologyInternal medicineCohortProportional hazards modelGenotypePopulationCancerMedicineAlleleSNPBiologyGeneticsBioinformaticsGeneConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) has the lowest 5-year-survival rate of common cancers (< 7%), but despite intensive research efforts over the past several decades, its dismal prognosis has barely improved. Recent genome-wide association studies (GWAS) have linked several genetic factors with pancreatic cancer, but there is generally poor overlap in the results from such studies, presumably due to population heterogeneity. In this study, we collected previously published pancreatic risk loci from multiple GWAS studies, and correlated these loci with clinical information gathered on a well-characterized cohort of 148 PDAC patients from the University Health Network in Toronto Canada, and several other North American hospitals, which have undergone whole-genome sequencing. Using this cohort, we attempted to identify prognostic genomic biomarkers by correlating the germline genomic alterations observed in our cohort to overall survival (OS). By understanding the mechanism of germline variants that alter OS, we hope to develop insights that will lead to improved detection and therapy for PDAC patients. Among the 67 published risk loci we tested using a multivariate Cox proportional hazard model, we found a strong positive association of the single nucleotide polymorphism rs4785367 (RefSNP alleles: C/T on forward strand; MAF = 0.474) with overall survival of PDAC donors: HR = 0.426; CI = 0.268 - 0.686; p-value = 0.00029. A more detailed analysis at the genotype level revealed that the presence of the homozygous minor allele has a stronger effect than either the heterozygous or homozygous major allele. The SNP falls within the intergenic region between the ZNF423 and TMEM188 genes, within the exon 2 of lncRNA RP11-305A4.3 and overlaps a CTCF regulatory domain. Preliminary gene expression analysis from RNA sequencing data on a subset of PDAC donors (n = 28) shows that patients carrying the minor allele have significant higher TMEM188 expression than of the major type (p-value = 0.012), suggesting that this allele may influence the course of PDAC via TMEM188 activity. A recent study linked the gene product to activation of NK cells, which in turns increases the defense mechanism against the pathogens, infections and transformed tumors. These findings suggest a possible molecular mechanism influencing the course of PDAC. We are also exploring the effect of the presence of the minor allele on the regulatory CTCF region, by applying an integrative pipeline for risk SNP analysis to pancreatic cancer. This will possibly detect the effect on the NANOG motif binding and/or on CTCF looping. In summary, the present study detected the rs4785367 as a prognostic biomarker for pancreatic cancer, with the novelty of increased TMEM188 gene expression being linked to the presence of the alternate allele in PDAC patients. Further investigations on this and on assessing the effect of the polymorphism on the regulatory CTCF feature are in progress. Citation Format: Cristina Baciu, Robert Grant, Hansen He, Musaddeque Ahmed, Robert E. Denroche, Lee Timms, Gun Ho Jang, Ayelet Borgida, Xihui Lin, Paul C. Boutros, Dianne Chadwich, Sheng-Ben Liang, Sagedeh Shahabi, Michael H.A. Roehrl, Sean Cleary, Julie M. Wilson, John D. McPherson, Lincoln Stein, Steven Gallinger. Prognostic biomarkers for pancreatic 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 3124.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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