Abstract B07: A long noncoding RNA-based genomic classifier identifies a subset of luminal muscle-invasive bladder cancer patients with favorable prognosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Muscle-invasive bladder cancer (MIBC) is a heterogeneous disease and gene expression profiling has identified different molecular subtypes, each having distinct biologic and clinicopathologic characteristics. Subtyping MIBC has primarily been messenger RNA (mRNA)-based, although noncoding RNAs, including long noncoding RNAs (lncRNAs), have potential utility in providing additional resolution to current molecular subtyping models. Materials and Methods: The expression profiles of over 6,000 lncRNAs were quantified from whole-transcriptome microarray data of a MIBC patient cohort treated by neoadjuvant chemotherapy (NAC) and radical cystectomy (N=223). Unsupervised consensus clustering of the most highly variant lncRNAs identified a four-cluster solution, which was further characterized using a panel of MIBC biomarkers, gene signatures, and survival analysis. The four-cluster consensus was validated using the publicly available The Cancer Genome Atlas (TCGA) radical cystectomy cohort (N=405). A single-sample genomic classifier (GC) was trained using ridge-penalized logistic regression and then validated in two independent patient cohorts (N=255 and N=94). Results: In the NAC and TCGA cohorts, survival analysis of a lncRNA-based consensus cluster solution revealed a lncRNA-cluster (LC3) with strikingly good prognosis that was enriched for tumors of the luminal-papillary mRNA subtype. In both cohorts, the luminal-papillary tumors from this cluster (LPL-C3) were clinically less aggressive than other luminal-papillary tumors. Patients having LPL-C3 tumors were younger and had more frequent organ-confined, node-negative disease than other luminal-papillary tumors. LPL-C3 tumors were characterized by enhanced FGFR3 pathway activity, wild-type P53 expression, and robust SHH signaling. In the TCGA cohort, LPL-C3 tumors were also enriched for FGFR3 mutations and depleted for TP53 and RB1 mutations. A GC trained to identify these LPL-C3 patients showed robust performance in two validation cohorts. Conclusions: Using lncRNA expression profiling, we identified a biologically distinct subgroup of luminal-papillary MIBC with less-aggressive molecular characteristics and favorable prognosis. These data suggest that lncRNAs can provide additional information in resolving higher-resolution subtypes for more precise patient management strategies. Citation Format: Joep J. de Jong, Yang Liu, Roland Seiler, A. Gordon Robertson, Michiel S. van der Heijden, Jonathan L. Wright, James Douglas, Marc Dall'Era, Simon J. Crabb, Bas W.G. van Rhijn, Kim E.M. van Kessel, Elai Davicioni, Yair Lotan, Ellen C. Zwarthoff, Peter C. Black, Joost L. Boormans, Ewan A. Gibb. A long noncoding RNA-based genomic classifier identifies a subset of luminal muscle-invasive bladder cancer patients with favorable prognosis [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Bladder Cancer: Transforming the Field; 2019 May 18-21; Denver, CO. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(15_Suppl):Abstract nr B07.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».