Abstract PR11: Multi-omic disparities in head and neck squamous cell carcinomas in patients of different racio-ethnic backgrounds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Numerous studies have demonstrated poorer outcomes by race/ethnicity in head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). Although some studies have identified differences in socioeconomic status and access to care as important factors affecting outcomes, differences in the genomic and extracellular composition of tumors from patients of different races/ethnicities have yet to be explored. Methods: We downloaded the clinical information, single nucleotide variation (SNV), copy number aberration (CNA), mRNA sequencing, and reverse phase protein assay (RPPA) data from The Cancer Genome Atlas (TCGA) and The Cancer Proteome Altas HNSCC cohorts. Survival data and hypoxia scores were downloaded from published studies. We stratified the cohort into combined racio-ethnic groups (REG) as follows: White/Non-Hispanic (White), Hispanic/Latino (Hispanic), Black/African American (Black), Asian, American Indian/Non-Hispanic (Indigenous American). Cases positive for human papillomavirus (HPV) occurred almost exclusively among White patients (68/71) and thus they were excluded. Results: The HPV-negative cohort contained 354 White, 43 Black, 22 Hispanic and 11 Asian and 1 Indigenous American patient. Black patients had poorer overall and progression-free survival than White patients on univariate and multivariate analysis, respectively (p<0.05). There were no significant SNV differences between any REGs after false discovery rate (FDR) correction. However, there was a large number of CNAs with higher frequency in Black patients compared to White patients (2294 shallow deletions, 96 gains, FDR<0.1). In particular, loss of the 3p chromosome arm was markedly more frequent in tumors from Black patients (p<0.01), but was not associated with poorer prognosis. From the RPPA data we found 31 cancer-associated proteins and phosphoproteins differentially expressed between Black and White patients (FDR<0.1). These included proteins in the PI3K/Akt/mTOR pathway in White patients, and N-cadherin and Hsp70 in Black patients. Deconvolution of the mRNA sequencing counts revealed differences in lymphocyte infiltration of the tumor microenvironment between Black, Hispanic, and White patients (FDR<0.1). Black patients also had more hypoxic tumors than White patients (FDR<0.1). Conclusions: In summary, we have identified important biological differences between tumors of different REGs that may partially account for differences in survival and inform targeted treatment decisions towards equitable outcomes. Citation Format: Hugh A.J. Kim, Peter Y.F. Zeng, Alana Sorgini, Mushfiq H. Shaikh, Neil Mundi, Halema Khan, Danielle MacNeil, Mohammed I. Khan, Krupal Patel, Adrian Mendez, John Yoo, Kevin Fung, Pencilla Lang, David A. Palma, Joe S. Mymryk, John W. Barrett, Paul C. Boutros, Anthony C. Nichols. Multi-omic disparities in head and neck squamous cell carcinomas in patients of different racio-ethnic backgrounds [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Conference: Thirteenth AACR Conference on the Science of Cancer Health Disparities in Racial/Ethnic Minorities and the Medically Underserved; 2020 Oct 2-4. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2020;29(12 Suppl):Abstract nr PR11.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».