Epigenetic analysis identifies factors driving racial disparity in prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Prostate cancer (PCa) is the second most leading cause of death in men worldwide. African‐American men (AA) represent more aggressive form of the disease compared to Caucasian (CA) counterparts. Several lines of evidences suggest that biological factors are responsible for the observed racial disparity. Aim This study was aimed at identifying the epigenetic variation among AA and CA PCa patients and whether DNA methylation differences have an association with clinical outcomes in the two races. Methods and results The cancer genome atlas (TCGA) dataset (2015) was used to identify existing epigenetic variation in AA and CA PCa patients. Reduced Representation Bisulfite Sequencing (RRBS) was performed to identify global DNA methylation changes in a small cohort of AA and CA PCa patients. The RRBS data were then used to identify survival and recurrence outcomes in AA and CA PCa patients using publicly available datasets. The TCGA data analysis revealed epigenetic heterogeneity, which could be categorized into four classes. AA associated primarily to methylation cluster 1 ( p = 0.048), and CA associated to methylation cluster 3 ( p = 0.000146). Enrichment of the Wnt signaling pathway was identified in both the races; however, they were differentially activated in terms of canonical and non‐canonical Wnt signaling. This was further validated using the Decipher Genomics Resource Information Database (GRID). The RRBS data also identified discrete methylation patterns in AA compared with CA and, in part, validated our TCGA findings. Survival analysis using the RRBS data suggested hypomethylated genes to be significantly associated with recurrence of PCa in CA ( p = 6.07 × 10 −6 ) as well as in AA ( p = 0.0077). Conclusion Overall, we observed epigenetic‐based racial disparity in PCa which could affect survival and should be considered during prognosis and treatment.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».