Abstract 5447: A microRNA signature for the classification of renal cell carcinoma subtypes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Renal cell carcinoma (RCC) accounts for 90% of all kidney cancers. It comprises a heterogeneous group of renal tumors with distinct genetic and molecular characteristics including clear cell RCC (ccRCC), papillary RCC (pRCC) and chromophobe RCC (chRCC). The differential diagnosis of RCC subtypes relies on distinct morphology which is not always accurate. Accurate classification of RCC subtypes is critical since each exhibits different clinical behaviour, prognosis and response to therapy. The purpose of this study is to determine whether a limited number of miRNAs can classify RCC subtypes with high accuracy. Experimental Design: We extracted RNA from 90 formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissues including 27 clear cell RCC, 29 papillary RCC, 19 chromophobe RCC, 4 unclassified RCC tumors and 11 oncocytomas. We measured the absolute expression of six miRNAs by qRT-PCR. Receiver operator characteristic curves were constructed and the area under the curve (AUC) was calculated to assess diagnostic performance. We also tested miRNA expression by in situ hybridization (ISH) in an independent set of ninety-eight FFPE renal tumors. Results: We developed a two-step miRNA classifier. In the first step, expressions of selected miRNAs were found to discriminate clear cell RCC and papillary RCC from chromophobe RCC and renal oncocytoma. Two miRNAs were able to discriminate clear cell RCC and papillary RCC from chromophobe RCC and oncocytoma. miR-221 was significantly overexpressed in chromophobe RCC and oncocytoma compared to clear cell RCC and papillary RCC (4.49-fold change, p= 6.398e-010) and was able to discriminate between the two groups (AUC: 0.9637, 95% CI: 0.9132 to 1.014, p<0.0001). In the second step, the absolute expression of two miRNAs could distinguish clear cell RCC from papillary RCC (10.4-fold change, p = 1.243e-013). Moreover, an additional two miRNAs could differentiate chromophobe RCC from renal oncocytoma (3.30- fold change, p = 1.751e-006). In situ hybridization revealed that miRNAs display a nuclear staining pattern that was able to distinguish clear cell RCC from papillary RCC (p<0.001) and chromophobe RCC from renal oncocytoma (p =0.009). Conclusion: miRNA expressions were able to distinguish between RCC subtypes and renal oncocytoma. miRNA assessment by in situ hybridization is a clinically useful diagnostic tool that can complement current methods for RCC classification. Citation Format: Ashley Di Meo, Mereet Hanna, Rola Saleeb, Samantha Wala, Adriana Krizova, Manal Gabril, Haiyan Zhai, Maria Pasic, Andrew Evans, Fadi Brimo, George Yousef. A microRNA signature for the classification of renal cell carcinoma subtypes [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 5447. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-5447
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».