Novel RB1-Loss Transcriptomic Signature Is Associated with Poor Clinical Outcomes across Cancer Types
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Rb-pathway disruption is of great clinical interest, as it has been shown to predict outcomes in multiple cancers. We sought to develop a transcriptomic signature for detecting biallelic RB1 loss (RBS) that could be used to assess the clinical implications of RB1 loss on a pan-cancer scale. Experimental Design: We utilized data from the Cancer Cell Line Encyclopedia (N = 995) to develop the first pan-cancer transcriptomic signature for predicting biallelic RB1 loss (RBS). Model accuracy was validated using The Cancer Genome Atlas (TCGA) Pan-Cancer dataset (N = 11,007). RBS was then used to assess the clinical relevance of biallelic RB1 loss in TCGA Pan-Cancer and in an additional metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) cohort. Results: RBS outperformed the leading existing signature for detecting RB1 biallelic loss across all cancer types in TCGA Pan-Cancer (AUC, 0.89 vs. 0.66). High RBS (RB1 biallelic loss) was associated with promoter hypermethylation (P = 0.008) and gene body hypomethylation (P = 0.002), suggesting RBS could detect epigenetic gene silencing. TCGA Pan-Cancer clinical analyses revealed that high RBS was associated with short progression-free (P < 0.00001), overall (P = 0.0004), and disease-specific (P < 0.00001) survival. On multivariable analyses, high RBS was predictive of shorter progression-free survival in TCGA Pan-Cancer (P = 0.03) and of shorter overall survival in mCRPC (P = 0.004) independently of the number of DNA alterations in RB1. Conclusions: Our study provides the first validated tool to assess RB1 biallelic loss across cancer types based on gene expression. RBS can be useful for analyzing datasets with or without DNA-sequencing results to investigate the emerging prognostic and treatment implications of Rb-pathway disruption. See related commentary by Choudhury and Beltran, p. 4199
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».