Y disruption, autosomal hypomethylation and poor male lung cancer survival
Notice bibliographique
Résumé
Summary Lung cancer is the most frequent cause of cancer death worldwide 1 . It is male predominant and for reasons that are unknown also associated with significantly worse outcomes in men 2 . Here we compared gene co-expression networks in affected and unaffected pulmonary tissue derived from 126 patients with Stage IA–IV lung cancer. We observed marked degradation of a sex-associated gene co-expression network in tumour tissue. The disturbance was linked to fractional loss of the Y chromosome and was detected in 28% of male tumours in the discovery dataset and 27% of male tumours in a 123 sample replication dataset. Depression of Y chromosome expression was accompanied by extensive autosomal DNA hypomethylation. The male specific H3K4 demethylase, KDM5D , was identified as an apex hub within this co-expression network. Male patients exhibiting relative tumour KDM5D deficiency had an increased risk of death in the discovery dataset (Hazard Ratio [HR] 3.80, 95% CI 1.40 – 10.3, P =0.009) and in an independent sample of 1,100 male lung tumours (HR 1.67, 95% CI 1.4-2.0, P =1.2⨯10 −10 ). Our findings identify tumour-specific weakening of male-specific expression, in particular deficiency of KDM5D , as a common replicable prognostic marker and credible mechanism underlying sex disparity in cancer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».