A gene expression prognostic signature for overall survival in patients with high-grade serous ovarian cancer.
Notice bibliographique
Résumé
5583 Background: Median survival for high-grade serous ovarian cancer (HGSOC) patients is 3-4 years with a wide range of outcomes. Gene expression patterns have been reported to be predictive of outcome, but results have been inconsistent. The aim of this study was to assess the predictive utility of genes previously associated with outcome and to develop a clinically useful predictor for overall survival (OS). Methods: We identified 200 genes associated with prognosis from a meta-analysis of previously published gene expression profiling studies in HGSOC and selected an additional 313 candidate genes. Expression in formalin fixed paraffin embedded (FFPE) HGSOC tumor tissue was measured with Nanostring for 3770 women with known OS. Regression-based and machine learning methods were used to develop a prognostic signature for OS. These approaches included stepwise regression, elastic net penalized regression, random survival forests, and component-wise gradient boosting. Models were trained and tested on approximately 2/3 of the data and the best performing model was evaluated on the remaining 1/3. Results: In single gene Cox models for OS adjusted for age and stage, there were 275 significant associations (false discovery rate (FDR) < 0.05). The two most significant genes were TAP1 (p = 2.2e-17; hazard ratio (HR) = 0.84 (0.81, 0.87)) and ZFHX4 (p = 1.3e-15; HR = 1.19 (1.14, 1.25)). Elastic net yielded the best performing signature in the training data, and in the validation data it was substantially more prognostic than any individual gene (HR = 2.42 (2.09, 2.81), scaled to 1SD). The area-under-the-curve (AUC) for the signature combined with age and stage for 5yr OS was 0.74, substantially larger than the AUC for age and stage alone (0.62). Conclusions: These data confirm previously reported or hypothesized associations between gene expression in HGSOC tumor tissue and overall survival. Our signature could be useful in designing clinical trials for patients who are destined to have poor survival, thereby delivering new agents to the patients who are in the most urgent need. Identification of genes associated with the outcome also provides the opportunity to develop targeted therapeutic approaches.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».