Identification of Malignancy-Associated Changes in Histologically Normal Tumor-Adjacent Epithelium of Patients with HPV-Positive Oropharyngeal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of HPV-positive oropharyngeal cancer (HPV+ OPC) is increasing, thus presenting new challenges for disease detection and management. Noninvasive methods involving brush biopsies of diseased tissues were recently reported as insufficient for tumor detection in HPV+ OPC patients, likely due to differences between the site of tumor initiation at the base of involuted crypts and the site of brush biopsy at the crypt surface. We hypothesized that histologically normal surface epithelial cells in the oropharynx contain changes in nuclear morphology that arise due to tumor proximity. We analyzed the nuclear phenotype of matched tumor, tumor-adjacent normal, and contralateral normal tissues from biopsies of nine HPV+ OPC patients. Measurements of 89 nuclear features were used to train a random forest-based classifier to discriminate between normal and tumor nuclei. We then extracted voting scores from the trained classifier, which classify nuclei on a continuous scale from zero ("normal-like") to one ("tumor-like"). In each case, the average score of the adjacent normal nuclei was intermediate between the tumor and contralateral normal nuclei. These results provide evidence for the existence of phenotypic changes in histologically normal, tumor-adjacent surface epithelial cells, which could be used as brush biopsy-based biomarkers for HPV+ OPC detection.
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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) | 0,001 | 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 ».