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Enregistrement W2913293067 · doi:10.1186/s13058-019-1098-z

A subgroup of microRNAs defines PTEN-deficient, triple-negative breast cancer patients with poorest prognosis and alterations in RB1, MYC, and Wnt signaling

2019· article· en· W2913293067 sur OpenAlexafffund
Dong‐Yu Wang, Deena M.A. Gendoo, Yaacov Ben‐David, James R. Woodgett, Eldad Zacksenhaus

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of TorontoSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity Health Network
Organismes subventionnairesTerry Fox Foundation
Mots-clésPTENTriple-negative breast cancerWnt signaling pathwaymicroRNACancer researchSurgical oncologyBreast cancerHazard ratioOncologyPI3K/AKT/mTOR pathwayMedicineCancerBiologyInternal medicineSignal transductionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Triple-negative breast cancer (TNBC) represents a heterogeneous group of ER- and HER2-negative tumors with poor clinical outcome. We recently reported that Pten-loss cooperates with low expression of microRNA-145 to induce aggressive TNBC-like lesions in mice. To systematically identify microRNAs that cooperate with PTEN-loss to induce aggressive human BC, we screened for miRNAs whose expression correlated with PTEN mRNA levels and determined the prognostic power of each PTEN-miRNA pair alone and in combination with other miRs. METHODS: Publically available data sets with mRNA, microRNA, genomics, and clinical outcome were interrogated to identify miRs that correlate with PTEN expression and predict poor clinical outcome. Alterations in genomic landscape and signaling pathways were identified in most aggressive TNBC subgroups. Connectivity mapping was used to predict response to therapy. RESULTS: In TNBC, PTEN loss cooperated with reduced expression of hsa-miR-4324, hsa-miR-125b, hsa-miR-381, hsa-miR-145, and has-miR136, all previously implicated in metastasis, to predict poor prognosis. A subgroup of TNBC patients with PTEN-low and reduced expression of four or five of these miRs exhibited the worst clinical outcome relative to other TNBCs (hazard ratio (HR) = 3.91; P < 0.0001), and this was validated on an independent cohort (HR = 4.42; P = 0.0003). The PTEN-low/miR-low subgroup showed distinct oncogenic alterations as well as TP53 mutation, high RB1-loss signature and high MYC, PI3K, and β-catenin signaling. This lethal subgroup almost completely overlapped with TNBC patients selected on the basis of Pten-low and RB1 signature loss or β-catenin signaling-high. Connectivity mapping predicted response to inhibitors of the PI3K pathway. CONCLUSIONS: This analysis identified microRNAs that define a subclass of highly lethal TNBCs that should be prioritized for aggressive therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations42
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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