Overexpression of MUC1 and Genomic Alterations in Its Network Associate with Prostate Cancer Progression
Notice bibliographique
Résumé
mice and LNCaP xenografts. Elevations in MUC1 expression occur in CRPC. Among nine patients with hormone-naïve bone metastasis, eight express MUC1 in 61% to 100% of PC cells. Utilizing cBioPortal PC genomic data, we organized a training (n=300), testing (n=185), and validation (n=194) cohort. Using the Cox model, a nine-gene signature was derived, including eight genes from a MUC1-related network (APC, CTNNB1/β-catenin, GALNT10, GRB2, LYN, SIGLEC1, SOS1, and ZAP70) and FAM84B. Genomic alterations in these genes reduce disease-free survival (DFS) in the training (P=.00161), testing (P=.00699), entire (training+testing, P=5.557e-5), and a validation cohort (P=3.326e-5). The signature independently predicts PC recurrence [hazard ratio (HR)=1.731; 95% confidence interval (CI): 1.104-2.712; P=.0167] after adjusting for known clinical factors and stratifies patients with high risk of PC recurrence using the median (HR 2.072; 95% CI: 1.245-3.450, P=.0051) and quartile 3 (HR 3.707, 95% CI: 1.949-7.052, P=6.51e-5) scores. Several novel β-catenin mutants are identified in PCs leading to a rapid onset of death and recurrence. Genomic alterations in APC and CTNNB1/β-catenin reduce DFS in two independent PC cohorts (n=485, P=.0369; n=84, P=.0437). The nine-gene signature also associates with reductions in overall survival (P=.0458) and DFS (P=.0163) in melanoma patients (n=367). MUC1 upregulation is associated with CRPC and bone metastasis. A nine-gene signature derived from a MUC1 network predicts PC recurrence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».