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Enregistrement W2809554354 · doi:10.1111/apm.12828

Molecular features of adenoid cystic carcinoma with an emphasis on micro<scp>RNA</scp>expression

2018· review· en· W2809554354 sur OpenAlexaboutno aff
Simon Andreasen

Notice bibliographique

RevueApmis · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Tumors Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNAAdenoid cystic carcinomaEmphasis (telecommunications)CarcinomaComputational biologyCancer researchMedicinePathologyBiologyGeneticsComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adenoid cystic carcinoma (ACC) is a rare malignancy most often affecting the salivary glands.Despite its slow growth, it has a grave prognosis characterized by frequent local recurrences, distant metastases, and tumor-related mortality often several years after a seemingly uncomplicated clinical course.The same features characterize ACC in the lacrimal gland, whereas ACC in the breast is an indolent disease.The molecular mechanisms involved in the metastatic process of ACC are poorly-understood despite being a major cause of ACC-related mortality.Also, molecular markers with prognostic value in salivary gland ACC are highly warranted in order to identify patients at high risk of recurrent disease.Increased understanding of the molecular characteristics involved in ACC has the potential to aid in individualized follow-up programs and ultimately in novel treatments.In order to investigate the molecular background of this, we conducted a series of studies evaluating i) the clinical, genetic, and microRNA (miRNA) expressional differences between ACC of the salivary gland, lacrimal gland, and breast, ii) the genetic and miRNA expressional differences between paired primary and metastatic salivary gland ACC, and iii) the value of miRNA as independent prognostics factors in a large material of salivary gland ACC.We found that ACC from the salivary gland, lacrimal gland, and breast were very similar in all parameters except for miRNA expression.Here, breast ACC was different from ACC of the two other sites and were more similar to normal breast tissue.In contrast, paired primary and metastatic salivary gland ACC were similar in their patterns of chromosomal aberrations, point mutations were few and heterogeneous, and miRNA expression did not differ significantly.Different subgroups of salivary gland ACC separated according to miRNA expression, and several miRNAs were found to be independent prognostic markers for overall and recurrence-free survival.In conclusion, salivary gland and lacrimal gland ACC are highly similar entities with breast ACC having a normal-like pattern of miRNA expression.The development of metastatic disease in salivary gland ACC is a heterogeneous biological process in which the involvement of miRNA is not clear, whereas several, wellcharacterized miRNAs function as independent prognostic markers in salivary gland ACC.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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