Methylation profiling of EGFR mutant primary and metastatic lung cancer with brain metastasis.
Notice bibliographique
Résumé
e20574 Background: EGFR-mutant lung cancer is a key molecular subtype of lung cancer. In recent years there is clear recognition in the value of using methylation signature of cancer for improving diagnosis and predicting outcome as well as understanding the biology of cancer progression. Methods: In this study we chose to characterize the methylome signature of early stage surgically resected EGFR-mutant lung adenocarcinomas in the primary lung tumor. 90 NSCLC cases and 7 matched metastatic brain samples were profiled using Illumina Infinium MethylationEPIC Beadchip. We compared methylation profiles of 1) smokers versus lifetime non-smokers and 2) matched primary lung versus brain metastasis to identify methylation biomarkers. We performed supervised analysis and unsupervised clustering of the methylation data. Results: Unsupervised clustering of all lung and brain samples based on 10K most variable probes showed a similar methylation signature between metastatic brain samples and lung samples. The 7-matched brain and lung samples formed close cluster groups based on matching pairs for the most variable probes from 2.5K to 10K, reflecting the same cell of origin. Supervised analysis of smokers versus lifetime non-smokers did not show any significant methylation differences between the two groups, while unsupervised analysis did not create clusters of smokers and non-smokers based on various number of probe sets we analyzed. Conclusions: Lung tumors that metastasized to the brain share similar methylation features with primary lung tumors. Comprehensive methylation profiling demonstrated no difference between EGFR mutant tumors in smokers versus non-smokers, suggesting that the EGFR mutation is a stronger determinant of outcome independent of smoking.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 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 ».