Application of micro-RNA (miRNA) expression profiles for prognostication in low-risk endometrial carcinoma (LEC).
Notice bibliographique
Résumé
5032 Background: Reliably predicting which LEC patients are most likely to recur is a challenge for the clinician with implications on adjuvant therapy. MiRNAs have been exploited for diagnosis and prognostication in a number of malignancies. We hypothesize that miRNA expression profiles differ in tumors from patients with recurrence compared to those without recurrence. Methods: The inclusion criteria for this study are informed consent, stage 1 disease, grade 1 or 2 tumors and endometrioid histology. RNA was extracted from formalin-fixed paraffin-embedded tissues and miRNA profiling was done using Agilent Human miRNA. Differentially expressed miRNAs were identified using GeneSpring GX software and the two groups were compared using the student t-test. Results: The expression levels of 866 miRNAs were determined from LEC patients with recurrence (n=15) and without recurrence (n=16). The mean follow-up interval was 61.5 months. The average age of cancer diagnosis for patients with and without recurrence was 60.2 (range 42-75) and 59.7 (range 44-86), respectively (p=0.91). Three of 15 patients with recurrence and 6 of 16 patients without recurrence received adjuvant brachytherapy following their primary surgery (p=0.43). 17 miRNAs were identified which can distinguish between the tumors with recurrence and those without recurrence (p<0.05). MiR-146a, miR-18a, miR-222, and miR-30a showed the highest fold change difference (>5 fold) in the tumors with recurrence compared to that did not recur. A decision tree prediction model for recurrent LEC was developed where a miRNA cutoff was used as a branch in the decision tree. This model identified those patients who were most likely to recur based on the expression of 4 dysregulated miRNAs (miR-222, miR-361-3p, miR-181c and miR-125b). Conclusions: These preliminary results show the miRNA expression profile differs among LEC and can be used to distinguish an aggressive sub-group. Should future validation studies confirm this result, this information would be valuable in the design of a biomarker study to help decide which patients would benefit most from extended adjuvant treatment.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».