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Enregistrement W2919517014 · doi:10.1016/j.ebiom.2019.02.036

Identification and clinical validation of a multigene assay that interrogates the biology of cancer stem cells and predicts metastasis in breast cancer: A retrospective consecutive study

2019· article· en· W2919517014 sur OpenAlexfundno aff
Salvatore Pece, Davide Disalvatore, Daniela Tosoni, Manuela Vecchi, Stefano Confalonieri, Giovanni Bertalot, Giuseppe Viale, Marco Colleoni, Paolo Veronesi, Viviana Galimberti, Pier Paolo Di Fiore

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroMinistry of Health, British ColumbiaMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaMinistero della Salute
Mots-clésBreast cancerCancer stem cellOncologyStem cellMetastasisCancerGene signaturePopulationInternal medicineProportional hazards modelMedicineBiologyCancer researchPathologyBioinformaticsGeneGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancers show variations in the number and biological aggressiveness of cancer stem cells that correlate with their clinico-prognostic and molecular heterogeneity. Thus, prognostic stratification of breast cancers based on cancer stem cells might help guide patient management. METHODS: We derived a 20-gene stem cell signature from the transcriptional profile of normal mammary stem cells, capable of identifying breast cancers with a homogeneous profile and poor prognosis in in silico analyses. The clinical value of this signature was assessed in a prospective-retrospective cohort of 2, 453 breast cancer patients. Models for predicting individual risk of metastasis were developed from expression data of the 20 genes in patients randomly assigned to a training set, using the ridge-penalized Cox regression, and tested in an independent validation set. FINDINGS: Analyses revealed that the 20-gene stem cell signature provided prognostic information in Triple-Negative and Luminal breast cancer patients, independently of standard clinicopathological parameters. Through functional studies in individual tumours, we correlated the risk score assigned by the signature with the proliferative and self-renewal potential of the cancer stem cell population. By retraining the 20-gene signature in Luminal patients, we derived the risk model, StemPrintER, which predicted early and late recurrence independently of standard prognostic factors. INTERPRETATION: Our findings indicate that the 20-gene stem cell signature, by its unique ability to interrogate the biology of cancer stem cells of the primary tumour, provides a reliable estimate of metastatic risk in Triple-Negative and Luminal breast cancer patients independently of standard clinicopathological parameters.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,325 · 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'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

Citations48
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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