Non-coding RNAs predict recurrence-free survival of patients with hypoxic tumours
Notice bibliographique
Résumé
Hypoxia promotes tumour aggressiveness and reduces patient survival. A spectrum of poor outcome among patients with hypoxic tumours suggests that additional factors modulate how tumours respond to hypoxia. PIWI-interacting RNAs (piRNAs) are small non-coding RNAs with a pivotal role in genomic stability and epigenetic regulation of gene expression. We reported that cancer type-specific piRNA signatures vary among patients. However, remarkably homogenous piRNA profiles are detected across patients with renal cell carcinoma, a cancer characterized by constitutive upregulation of hypoxia-related signaling induced by common mutation or loss of von Hippel-Lindau factor (VHL). By investigating >3000 piRNA transcriptomes in hypoxic and non-hypoxic tumors from seven organs, we discovered 40 hypoxia-regulated piRNAs and validated this in cells cultured under hypoxia. Moreover, a subset of these hypoxia-regulated piRNAs are regulated by VHL/HIF signaling in vitro. A hypoxia-regulated piRNA-based score (PiSco) was associated with poor RFS for hypoxic tumours, particularly Stage I lung adenocarcinomas, suggesting that hypoxia-regulated piRNA expression can predict tumour recurrence even in early-stage tumours and thus may be of clinical utility.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».