Abstract IA-018: Molecular landmarks of tumor hypoxia across cancer types
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many primary tumor sub-regions have low levels of molecular oxygen, termed hypoxia. Hypoxic tumors are at elevated risk for local failure and distant metastasis, but the molecular hallmarks of tumor hypoxia remain poorly defined. To fill this gap, we quantified hypoxia in 8,006 tumors across 19 tumor types. In ten tumor types, hypoxia was associated with elevated genomic instability. In all 19 tumor types, hypoxic tumors exhibited characteristic driver mutation signatures. We observed widespread hypoxia-associated dysregulation of miRNAs across cancers and functionally validated miR-133a-3p as a hypoxia-modulated miRNA. In localized prostate cancer, hypoxia was associated with elevated rates of chromothripsis, allelic loss of PTEN and shorter telomeres. These associations are particularly enriched in polyclonal tumors, representing a constellation of features resembling tumor nimbosus – an aggressive cellular phenotype. Overall, this work establishes that tumor hypoxia may drive aggressive molecular features across cancers and shape the clinical trajectory of individual tumors. Citation Format: Vinayak Bhandari, Christianne Hoey, Lydia Liu, Emilie Lalonde, Jessica Ray, Julie Livingstone, Robert Lesurf, Yu-Jia Shiah, Tina Vujcic, Xiaoyong Huang, Shadrielle M.G. Espiritu, Lawrence E. Heisler, Fouad Yousif, Vincent Huang, Takafumi N. Yamaguchi, Cindy Q. Yao, Veronica Y. Sabelnykova, Michael Fraser, Melvin L.K. Chua, Theodorus van der Kwast, Stanley K. Liu, Paul C. Boutros, Robert G. Bristow. Molecular landmarks of tumor hypoxia across cancer types [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Special Conference on Radiation Science and Medicine; 2021 Mar 2-3. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2021;27(8_Suppl):Abstract nr IA-018.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».