LobSig is a multigene predictor of outcome in invasive lobular carcinoma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Invasive lobular carcinoma (ILC) is the most common special type of breast cancer, and is characterized by functional loss of E-cadherin, resulting in cellular adhesion defects. ILC typically present as estrogen receptor positive, grade 2 breast cancers, with a good short-term prognosis. Several large-scale molecular profiling studies have now dissected the unique genomics of ILC. We have undertaken an integrative analysis of gene expression and DNA copy number to identify novel drivers and prognostic biomarkers, using in-house ( n = 25), METABRIC ( n = 125) and TCGA ( n = 146) samples. Using in silico integrative analyses, a 194-gene set was derived that is highly prognostic in ILC ( P = 1.20 × 10 −5 )—we named this metagene ‘LobSig’. Assessing a 10-year follow-up period, LobSig outperformed the Nottingham Prognostic Index, PAM50 risk-of-recurrence (Prosigna), OncotypeDx, and Genomic Grade Index (MapQuantDx) in a stepwise, multivariate Cox proportional hazards model, particularly in grade 2 ILC cases ( χ 2 , P = 9.0 × 10 −6 ), which are difficult to prognosticate clinically. Importantly, LobSig status predicted outcome with 94.6% accuracy amongst cases classified as ‘moderate-risk’ according to Nottingham Prognostic Index in the METABRIC cohort. Network analysis identified few candidate pathways, though genesets related to proliferation were identified, and a LobSig-high phenotype was associated with the TCGA proliferative subtype ( χ 2 , P < 8.86 × 10 −4 ). ILC with a poor outcome as predicted by LobSig were enriched with mutations in ERBB2 , ERBB3 , TP53 , AKT1 and ROS1 . LobSig has the potential to be a clinically relevant prognostic signature and warrants further development.
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.
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 découle