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Enregistrement W3179899497 · doi:10.71781/28389

Classification moléculaire des Tumeurs de Wilms par analyse RNA-Seq

2020· dissertation· fr· W3179899497 sur OpenAlexfundno aff
Cédric Roux

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRenal and related cancers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésWilms tumourWilms' tumorBiologyMolecular biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La tumeur de Wilms (TW) est un cancer du rein retrouvé principalement chez les enfants âgés de 2 à 4 ans. Elle représente 90% des cancers pédiatriques du rein. Le taux de survie des TW est supérieur à 90%. Ce dernier est rendu possible grâce à une stratification des patients en fonction du risque de récidive. Les TW sont classées dans différents groupes de risque selon le stade, l’histologie, la taille de la tumeur et la perte d’hétérozygotie aux loci 1p et 16q. Deux régions sont importantes dans la génétique des TW, WT1 et WT2. WT1 est un gène qui code pour un facteur de transcription important dans différentes phases du développement rénal. Des anomalies de WT1 sont retrouvées dans certains syndromes humains tels que WAGR et Denys-Drash qui sont associés à l’émergence de TW. WT2 est un locus présent dans la région chromosomique 11p15 où une perte d'hétérozygotie conduit à une disomie uniparentale. Ceci entraîne un risque accru de TW dû à une surexpression de IGF2 qui est liée à la prolifération d’organes et de membres. Malgré ce portrait génétique, il n’existe pas de sous-groupes moléculaires qui permettent une classification des TW comme on observe chez d’autres cancers de l’enfant, notamment la leucémie. Nous proposons de déterminer une stratification de sous-groupes groupes moléculaire à l’aide d’une signature moléculaire basée sur des profils d’expression qui améliorait la classification des TW dans leurs groupes de risque adéquat. Pour vérifier cette hypothèse, nous avons analysé le transcriptome d’une cohorte de 130 patients atteint d’une TW. Grâce à un regroupement hiérarchique du profil d’expression des échantillons, nous avons identifié deux sous-groupes potentiels de TW. Un de ces sous-groupes est défini par une sous-expression de WT1 et une surexpression de gènes du début du développement musculaire chez les enfants et montrerait un risque plus fort de rechute. Ces résultats montrent que des outils de regroupement basés sur une signature moléculaire permettraient d’identifier des sous-groupes moléculaires chez les TW.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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