A Case-Matched Gender Comparison Transcriptomic Screen Identifies eIF4E and eIF5 as Potential Prognostic Markers in Male Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Breast cancer affects both genders, but is understudied in men. Although still rare, male breast cancer (MBC) is being diagnosed more frequently. Treatments are wholly informed by clinical studies conducted in women, based on assumptions that underlying biology is similar. Experimental Design: A transcriptomic investigation of male and female breast cancer was performed, confirming transcriptomic data in silico. Biomarkers were immunohistochemically assessed in 697 MBCs (n = 477, training; n = 220, validation set) and quantified in pre- and posttreatment samples from an MBC patient receiving everolimus and PI3K/mTOR inhibitor. Results: Gender-specific gene expression patterns were identified. eIF transcripts were upregulated in MBC. eIF4E and eIF5 were negatively prognostic for overall survival alone (log-rank P = 0.013; HR = 1.77, 1.12–2.8 and P = 0.035; HR = 1.68, 1.03–2.74, respectively), or when coexpressed (P = 0.01; HR = 2.66, 1.26–5.63), confirmed in the validation set. This remained upon multivariate Cox regression analysis [eIF4E P = 0.016; HR = 2.38 (1.18–4.8), eIF5 P = 0.022; HR = 2.55 (1.14–5.7); coexpression P = 0.001; HR = 7.04 (2.22–22.26)]. Marked reduction in eIF4E and eIF5 expression was seen post BEZ235/everolimus, with extended survival. Conclusions: Translational initiation pathway inhibition could be of clinical utility in MBC patients overexpressing eIF4E and eIF5. With mTOR inhibitors that target this pathway now in the clinic, these biomarkers may represent new targets for therapeutic intervention, although further independent validation is required. Clin Cancer Res; 23(10); 2575–83. ©2016 AACR.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».