Abstract B36: Novel miRNAs as tissue-of-origin markers for distinguishing malignant pleural mesothelioma from lung adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The outcome of patients with malignant pleural mesothelioma (MPM) is poor, and diagnosis is complicated by a lack of biomarkers capable of distinguishing primary MPM from cancers that have metastasized to the pleura. Clinical diagnosis and tissue of origin is currently assessed through the use of a panel of positive and negative markers; however, there remains a subset of cases that are not identifiable by current clinical biomarkers. Recent studies suggest that the human genome encodes more miRNAs than are currently annotated, and that the novel miRNAs may display enhanced tissue and lineage specificity. We conducted a de novo search for novel miRNAs by applying a prediction algorithm to the small RNA-sequence data in a cohort of MPM tumors (n=87) from The Cancer Genome Atlas (TCGA). This analysis yielded 424 predicted novel miRNA-like sequences, which were subsequently filtered by RNA structure, abundance, and genomic location to identify 154 previously unannotated miRNA sequences. This represents a significant increase to the repertoire of 1,597 annotated miRNAs in MPM. Protein-coding genes predicted to be targeted by these novel miRNAs, using the miRanda algorithm, include genes involved in MPM biology. One of the most highly expressed novel miRNAs identified targets the Ataxia Telangiectasia Mutated (ATM) gene. Another target gene, BRCA1 Associated Protein 1 (BAP1), is also in the DNA damage response pathway. To investigate the ability of these 154 novel miRNAs to distinguish MPM from other thoracic cancers, we assessed their expression in 1,093 lung tumors from four independent cohorts from TCGA and the BC Cancer Agency (BCCA): two adenocarcinoma (LUAD) cohorts (TCGA n=497, BCCA n=94) and two squamous cell carcinoma (LUSC) cohorts (TCGA n=467, BCCA n=35). Principal component analyses revealed that novel miRNA expression was able to unambiguously distinguish MPM from LUAD and LUSC. Furthermore, we developed an miRNA-based classifier model using the weighted voting class prediction method. A 10 novel miRNAs classifier was deduced by comparing MPM and LUAD cases from TCGA and validated by comparing MPM against LUAD cases from the BCCA cohort. Remarkably, this classifier successfully identified 86 out of the 87 MPM cases (98.8%) and 100% of LUAD cases (true positive rate = 98.85%, false positive rate = 1.15%). The strikingly high sensitivity and specificity in distinguishing MPM from LUAD illustrates the potential of using novel miRNAs to supplement current clinical markers to define MPM. Citation Format: Erin A. Marshall, Christine Anderson, Kevin W. Ng, Brenda C. Minatel, Katey S.S. Enfield, Adam P. Sage, Zhaolin Xu, Wan L. Lam, Victor D. Martinez. Novel miRNAs as tissue-of-origin markers for distinguishing malignant pleural mesothelioma from lung adenocarcinoma [abstract]. In: Proceedings of the Fifth AACR-IASLC International Joint Conference: Lung Cancer Translational Science from the Bench to the Clinic; Jan 8-11, 2018; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2018;24(17_Suppl):Abstract nr B36.
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 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 | 0,001 |
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.
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 ».