Abstract PR002: Global proteomic profiling of endometrial carcinomas identify prognostic markers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While endometrial cancer (EC) has an overall good prognosis, some patients do poorly and there is room for refinement within current classification systems. Using the TCGA prognostic grouping of EC, our group developed the Proactive Molecular Risk Classifier for Endometrial Cancer (ProMisE), which reliably and reproducibly stratifies ECs into four prognostic groups: POLEmut, p53wt/NSMP, MMRd (mismatch repair deficient), and p53abn, with the best prognosis for POLEmut to worst prognosis for p53abn. In the current study, global proteomic analysis was performed using the clinical SP3-CTP workflow on archival tissues from 151 patients including 40 MMRd, 34 POLEmut, 34 p53abn and 43 p53wt/NSMP, with clinical follow up data. Included in the cohort were 11 replicate samples (different parts of the same tumor) to examine spatial heterogeneity in the proteomic profiles. Replicate samples were highly correlated to each other, with the exception of three POLEmut cases with very poor correlation in the proteome in different parts of the tumor. As POLEmut tumors have an exceedingly high mutation burden, it is not surprising that this translates to heterogeneity at the proteomic level. Disease specific survival was examined to determine prognostic significance within the whole cohort and within individual molecular subgroups. High TOMM34, PLTP or TSFM expression was correlated to poor disease specific survival in the whole cohort and independently prognostic when molecular subtype, grade and histotype are considered. High MGST, NCL or XPNPEP3 were associated with poor outcomes within the p53wt/NSMP group. POLD2 and ENAH were prognostic within the MMRd group. Within the p53abn group, ACADVL and BABAM1 were found to be prognostic, and GRB7 was found to be enriched in the p53abn group compared to other molecular subtypes. As the group with the worst prognosis, p53abn group could benefit from novel therapeutic avenues. ACADVL, BABAM1 and GRB7 all lie within pathways that are potentially targetable. Our proteomic analysis has identified prognostic markers that may be useful in further refining current molecular classification to help guide treatment decisions. Furthermore, new therapeutic interventions could be developed to target proteins and pathways identified by this proteomics screen. Citation Format: Dawn R. Cochrane, Gian Negri, Jutta Huvila, David A. Farnell, Emily Thompson, Winnie Yang, Genny Trigo-Gonzales, Amy Lum, Sandra Spencer, Ryan Riley, Samuel Leung, Christine Chow, Jamie Lim, Martin Koebel, Stefan Kommoss, Friedrich Kommoss, Lien Hoang, David G. Huntsman, Gregg Morin, Jessica N. McAlpine. Global proteomic profiling of endometrial carcinomas identify prognostic markers [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Special Conference: Endometrial Cancer: New Biology Driving Research and Treatment; 2020 Nov 9-10. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2021;27(3_Suppl):Abstract nr PR002.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».