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Enregistrement W2942128858 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-19-0404

Novel RB1-Loss Transcriptomic Signature Is Associated with Poor Clinical Outcomes across Cancer Types

2019· article· en· W2942128858 sur OpenAlexaff
William S. Chen, Mohammed Alshalalfa, Shuang G. Zhao, Yang Liu, Brandon A. Mahal, David A. Quigley, Ting Wei, Elai Davicioni, Timothy R. Rebbeck, Philip W. Kantoff, Christopher A. Maher, Karen E. Knudsen, Eric J. Small, Paul L. Nguyen, Felix Y. Feng

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Cancer InstituteProstate Cancer Foundation
Mots-clésCancerProstate cancerOncologyDNA methylationGene signatureTranscriptomeInternal medicineBreast cancerMedicineBiologyCancer researchGeneGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,329 · 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.

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

Citations61
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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