Stroma vs epithelium‐enhanced prognostics through histologic stratification in pancreatic ductal adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».