MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2811159109 · doi:10.1101/355602

Meta-analysis of 1,200 transcriptomic profiles identifies a prognostic model for pancreatic ductal adenocarcinoma

2018· preprint· en· W2811159109 sur OpenAlexafffund
Vandana Sandhu, Knut Jørgen Labori, Ayelet Borgida, Ilinca M. Lungu, John M.S. Bartlett, Sara Hafezi‐Bakhtiari, Rob Denroche, Gun Ho Jang, Danielle Pasternack, Faridah Mbaabali, Matthew Watson, Julie M. Wilson, Elin H. Kure, Steven Gallinger, Benjamin Haibe‐Kains

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchMount Sinai HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistero dello Sviluppo EconomicoCanadian Institutes of Health ResearchHebrew University of JerusalemGovernment of OntarioOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésHazard ratioTranscriptomeGene expression profilingPancreatic cancerReceiver operating characteristicOncologyMicroarraySurvival analysisProportional hazards modelBiologyPancreatic ductal adenocarcinomaInternal medicineBioinformaticsConfidence intervalMedicineComputational biologyGeneGene expressionCancerGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background With a dismal 8% median 5-year overall survival (OS), pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is highly lethal. Only 10-20% of patients are eligible for surgery, and over 50% of these will die within a year of surgery. Identify molecular predictors of early death would enable the selection of PDAC patients at high risk. Methods We developed the Pancreatic Cancer Overall Survival Predictor (PCOSP), a prognostic model built from a unique set of 89 PDAC tumors where gene expression was profiled using both microarray and sequencing platforms. We used a meta-analysis framework based on the binary gene pair method to create gene expression barcodes robust to biases arising from heterogeneous profiling platforms and batch effects. Leveraging the largest compendium of PDAC transcriptomic datasets to date, we show that PCOSP is a robust single-sample predictor of early death (≤1 yr) after surgery in a subset of 823 samples with available transcriptomics and survival data. Results The PCOSP model was strongly and significantly prognostic with a meta-estimate of the area under the receiver operating curve (AUROC) of 0.70 (P=1.9e-18) and hazard ratio (HR) of 1.95(1.6-2.3) (P=2.6e-16) for binary and survival predictions, respectively. The prognostic value of PCOSP was independent of clinicopathological parameters and molecular subtypes. Over-representation analysis of the PCOSP 2619 gene-pairs (1070 unique genes) unveiled pathways associated with Hedgehog signalling, epithelial mesenchymal transition (EMT) and extracellular matrix (ECM) signalling. Conclusion PCOSP could improve treatment decision by identifying patients who will not benefit from standard surgery/chemotherapy and may benefit from alternate approaches. Abbreviations AUROC Area under the receiver operating curve GO Gene annotation OS Overall survival PCOSP Pancreatic cancer overall survival predictor PDAC Pancreatic ductal adenocarcinoma TSP Top scoring pairs.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,015
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetPancreatic and Hepatic Oncology Research→Travaux en français237 207→