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Enregistrement W3087538637 · doi:10.1002/ijc.33304

Stroma vs epithelium‐enhanced prognostics through histologic stratification in pancreatic ductal adenocarcinoma

2020· article· en· W3087538637 sur OpenAlexafffund
Steve E. Kalloger, Joanna M. Karasinska, Martin S. Keung, Danielle L. Thompson, Julie Ho, Christine Chow, Dongxia Gao, James T. Topham, Cassia Warren, Hui‐Li Wong, Michael Lee, Daniel J. Renouf, David F. Schaeffer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensBC Cancer AgencyCentre for Advancing Health OutcomesVancouver General HospitalPancreas Centre (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesBC Cancer AgencyVGH and UBC Hospital Foundation
Mots-clésStromal cellStromaLaser capture microdissectionBiologyPathologyGene signatureAdenocarcinomaImmunohistochemistryMicrodissectionPancreatic cancerEpitheliumGene expressionOncologyGeneInternal medicineCancer researchCancerMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mixture of epithelial and stromal components in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) may confound sequencing-based studies of tumor gene expression. Virtual microdissection has been suggested as a bioinformatics approach to segment the aforementioned components, and subsequent prognostic gene sets have emerged from this research. We examined the prognostic signature from the epithelial gene set of one such study using laser capture microdissected (LCM) epithelial samples. We also examined this gene set in matched stromal samples to determine whether prognostic findings were specific to the epithelium. LCM samples from 48 long-term and 48 short-term PDAC survivors were obtained. The resultant epithelial and stromal components were subjected to direct mRNA quantification using a 49 gene published PDAC classifier. Component-specific unsupervised hierarchical clustering was used to derive groups and survival differences were quantified. Immunohistochemical validation of particular genes was performed in an independent cohort. Clustering in the epithelial component yielded prognostic differences in univariable analysis (P = .02), but those differences were not significant when controlled for other clinicopathologic covariates (P = .06). Clustering in the stromal component yielded prognostic differences that persisted in the presence of other clinicopathologic covariates (P = .0005). Validation of selected genes in the epithelium (KRT6A-negative prognostic [P = .004]) and stroma (LY6D-improved prognostic [P = .01] and CTSV-negative prognostic [P = .0002]) demonstrated statistical independence in multivariable analysis. Although the genes used in this study were originally identified as being representative of the epithelial component of PDAC, their expression in the stroma appears to provide additional information that may aid in improved prognostication.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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