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Enregistrement W2595319204 · doi:10.1080/2162402x.2017.1306618

Gene expression analysis in Cutaneous T-Cell Lymphomas (CTCL) highlights disease heterogeneity and potential diagnostic and prognostic indicators

2017· article· en· W2595319204 sur OpenAlexafffund
Ivan V. Litvinov, Michael T. Tetzlaff, P Thibault, Pamela Gangar, Linda Moreau, Andrew Watters, Elena Netchiporouk, Kevin Pehr, Víctor G. Prieto, Elham Rahme, Nathalie Provost, Martin Gilbert, Denis Sasseville, Madeleine Duvic

Notice bibliographique

RevueOncoImmunology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous lymphoproliferative disorders research
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de MontréalMcGill University Health CentreUniversité de SherbrookeOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOttawa Hospital Research Institute
Mots-clésMycosis fungoidesMedicineCutaneous T-cell lymphomaLymphomaMalignancyDiseaseDermatologyPsoriasisGene expression profilingCutaneous lymphomaOncologyPathologyImmunologyGene expressionGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cutaneous T-Cell Lymphomas (CTCL) are rare, but potentially devastating malignancies, whose pathogenesis remains poorly elucidated. Unfortunately, currently it is not possible to predict based on the available criteria in which patients the cancer will progress and which patients will experience an indolent disease course. Furthermore, at early stages this malignancy often masquerades as psoriasis, chronic eczema or other benign inflammatory dermatoses. As a result, it takes on average 6 y to diagnose this lymphoma since its initial presentation. In this study, we performed transcription expression profiling using TruSeq targeted RNA gene expression on 181 fresh and formalin-fixed and paraffin-embedded (FFPE) skin samples from CTCL patients and patients affected by benign inflammatory dermatoses that often mimic CTCL clinically and on histology (e.g., psoriasis, chronic eczema, etc.) We also analyzed multiple longitudinal biopsies that were obtained from the same patients over time. Our results underscore significant molecular heterogeneity with respect to gene expression between different patients and even within the same patients over time. Our study also confirmed TOX, FYB, LEF1, CCR4, ITK, EED, POU2AF, IL26, STAT5, BLK, GTSF1 and PSORS1C2 genes as being differentially expressed between CTCL and benign skin biopsies. In addition, we found that differential expression for a subset of these markers (e.g., TOX, FYB, GTSF1 and CCR4) may be useful in prognosticating this disease. This research, combined with other molecular analyses, prepares the foundation for the development of personalized molecular approach toward diagnosis and management of CTCL.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations98
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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