Portrait of DNA methylated genes predictive of poor prognosis in head and neck cancer and the implication for targeted therapy
Notice bibliographique
Résumé
In addition to chronic infection with human papilloma virus (HPV) and exposure to environmental carcinogens, genetic and epigenetic factors act as major risk factors for head and neck cancer (HNC) development and progression. Here, we conducted a systematic review in order to assess whether DNA hypermethylated genes are predictive of high risk of developing HNC and/or impact on survival and outcomes in non-HPV/non-tobacco/non-alcohol associated HNC. We identified 85 studies covering 32,187 subjects where the relationship between DNA methylation, risk factors and survival outcomes were addressed. Changes in DNA hypermethylation were identified for 120 genes. Interactome analysis revealed enrichment in complex regulatory pathways that coordinate cell cycle progression (CCNA1, SFN, ATM, GADD45A, CDK2NA, TP53, RB1 and RASSF1). However, not all these genes showed significant statistical association with alcohol consumption, tobacco and/or HPV infection in the multivariate analysis. Genes with the most robust HNC risk association included TIMP3, DCC, DAPK, CDH1, CCNA1, MGMT, P16, MINT31, CD44, RARβ. From these candidates, we further validated CD44 at translational level in an independent cohort of 100 patients with tongue cancer followed-up beyond 10 years. CD44 expression was associated with high-risk of tumor recurrence and metastasis (P = 0.01) in HPV-cases. In summary, genes regulated by methylation play a modulatory function in HNC susceptibility and it represent a critical therapeutic target to manage patients with advanced disease.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».