Abstract 2652: Metabolomics biomarkers for endometrial cancer and its recurrence after surgery in postmenopausal women
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Endometrial cancer (EC) is the most frequent cancer of the female genital tract in developed countries. Most EC occurs after menopause and are diagnosed as endometrioid type I carcinomas that exhibit a favorable prognosis especially for grades 1 and 2. In contrast, type II non-endometrioid carcinomas such as serous tumors have a poor prognosis. The use of small molecule biomarkers may facilitate accurate diagnosis and prognostic predictions. Our goal was to identify novel blood-based markers associated with EC subtypes and recurrence after surgery in postmenopausal women. Using mass spectrometry (MS)-based metabolomics, we examined preoperative serum metabolites of healthy women (n=18), non-recurrent and recurrent cases with type I endometrioid (n=24) and type II serous (n=12) carcinomas, matched for pathological characteristics, body mass index and age. Biochemicals including complex lipids were analyzed by gas chromatography-MS and ultrahigh performance liquid chromatography-tandem MS. A total of 1592 compounds of known identity and 14 different lipid classes were assessed. When comparing EC cases to healthy women, 137 metabolites were significantly different, with spermine as the most altered biochemical, identifying this metabolite as a potential biomarker of EC. Furthermore, recurrent cases of both histological types had higher levels of the monoacylglycerol 1-oleoylglycerol than non-recurrent cases. Type I recurrent cases were also characterized by much lower levels of bile acids and elevated concentrations of phosphorylated fibrinogen cleavage peptide, whereas type II recurrent cases displayed higher levels of ceramides and their derivatives. Our findings provide a first detailed metabolomics study in EC and identify potential non-invasive biomarkers to define clinically relevant risk groups. Citation Format: Yannick Audet-Delage, Lyne Villeneuve, Jean Grégoire, Marie Plante, Chantal Guillemette. Metabolomics biomarkers for endometrial cancer and its recurrence after surgery in postmenopausal women [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 2652.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».