MicroRNA-mRNA networks define translatable molecular outcome phenotypes in osteosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background There is a lack of well validated biomarkers in osteosarcoma, a rare, recalcitrant disease with variable outcome and poorly understood biologic behavior, for which treatment standards have stalled for decades. The only standard prognostic factor in osteosarcoma remains the amount of pathologic necrosis following pre-operative chemotherapy, which does not adequately capture the biologic complexity of the tumor and has not resulted in optimized patient therapeutic stratification. New, robust biomarkers are needed to understand prognosis and better reflect the underlying biologic and molecular complexity of this disease. Methods We performed microRNA sequencing in 74 frozen osteosarcoma biopsy samples, the largest single center translationally analyzed cohort to date, and separately analyzed a multi-omic dataset from a large (n = 95) NCI supported national cooperative group cohort. Molecular patterns were tested for association with outcome and used to identify novel therapeutics for further study by integrative pharmacogenomic analysis. Results MicroRNA profiles were found predict Recurrence Free Survival ( 5-microRNA profile , Median RFS 59 vs 202 months, log rank p=0.06, HR 1.87, 95% CI 0.96-3.66). The profiles were independently prognostic of RFS when controlled for metastatic disease at diagnosis and pathologic necrosis following chemotherapy in multivariate Cox proportional hazards regression ( 5-microRNA profile , HR 3.31, 95% CI 1.31–8.36, p=0.01). Strong trends for survival discrimination were observed in the independent NCI dataset, and transcriptomic analysis revealed the downstream microRNA regulatory targets are also predictive of survival (median RFS 17 vs 105 months, log rank p=0.007). Additionally, DNA methylation patterns held prognostic significance. Through machine learning based integrative pharmacogenomic analysis, the microRNA biomarkers identify novel therapeutics for further study and stratified application in osteosarcoma. Conclusions Our results support the existence of molecularly defined phenotypes in osteosarcoma associated with distinct outcome independent of clinicopathologic features. We validated candidate microRNA profiles and their associated molecular networks for prognostic value in multiple independent datasets. These networks may define previously unrecognized osteosarcoma subtypes with distinct molecular context and clinical course potentially appropriate for future application of tailored treatment strategies in different patient subgroups.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».