Y disruption, autosomal hypomethylation and poor male lung cancer survival
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lung cancer is the most frequent cause of cancer death worldwide. It affects more men than women, and men generally have worse survival outcomes. We compared gene co-expression networks in affected and unaffected lung tissue from 126 consecutive patients with Stage IA–IV lung cancer undergoing surgery with curative intent. We observed marked degradation of a sex-associated transcription network in tumour tissue. This disturbance, detected in 27.7% of male tumours in the discovery dataset and 27.3% of male tumours in a further 123-sample replication dataset, was coincident with partial losses of the Y chromosome and extensive autosomal DNA hypomethylation. Central to this network was the epigenetic modifier and regulator of sexually dimorphic gene expression, KDM5D . After accounting for prognostic and epidemiological covariates including stage and histology, male patients with tumour KDM5D deficiency showed a significantly increased risk of death (Hazard Ratio [HR] 3.80, 95% CI 1.40–10.3, P = 0.009). KDM5D deficiency was confirmed as a negative prognostic indicator in a further 1100 male lung tumours (HR 1.67, 95% CI 1.4–2.0, P = 1.2 × 10 –10 ). Our findings identify tumour deficiency of KDM5D as a prognostic marker and credible mechanism underlying sex disparity in lung cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».