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Enregistrement W3200981700 · doi:10.1111/bjd.20760

Transcriptomic changes during stage progression of mycosis fungoides

2021· article· en· W3200981700 sur OpenAlexafffund
Maggie Z. X. Xiao, Dylan Hennessey, Aishwarya Iyer, Stephen J. O’Keefe, Fangyu ZHANG, Arunima Sivanand, Robert Gniadecki

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous lymphoproliferative disorders research
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFaculty of Graduate Studies and Research, University of AlbertaCanadian Institutes of Health ResearchBispebjerg HospitalAlberta InnovatesKræftens BekæmpelseCanadian Dermatology Foundation
Mots-clésMycosis fungoidesTranscriptomeLaser capture microdissectionBiologyKEGGPathologyCancer researchLymphomaMedicineGene expressionGeneImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mycosis fungoides (MF) is the most common cutaneous T-cell lymphoma, which in the early patch/plaque stages runs an indolent course. However, ~25% of patients with MF develop skin tumours, a hallmark of progression to the advanced stage, which is associated with high mortality. The mechanisms involved in stage progression are poorly elucidated. OBJECTIVES: We sought to address the hypothesis of MF cell trafficking between skin lesions by comparing transcriptomic profiles of skin samples in different clinical stages of MF. METHODS: We performed whole-transcriptome and whole-exome sequencing of malignant MF cells from skin biopsies obtained by laser-capture microdissection. We compared three types of MF lesions: early-stage plaques (ESP, n = 12) as well as plaques and tumours from patients in late-stage disease [late-stage plaques (LSP, n = 10) and tumours (TMR, n = 15)]. Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) analyses were used to determine pathway changes specific for different lesions which were linked to the recurrent somatic mutations overrepresented in MF tumours. RESULTS: The key upregulated pathways during stage progression were those related to cell proliferation and survival (MEK/ERK, Akt-mTOR), T helper cell (Th)2/Th9 signalling [interleukin (IL)4, STAT3, STAT5, STAT6], meiomitosis (CT45A1, CT45A3, STAG3, GTSF1, REC8) and DNA repair (PARP1, MYCN, OGG1). Principal coordinate clustering of the transcriptome revealed extensive gene expression differences between early (ESP) and advanced-stage lesions (LSP and TMR). LSP and TMR showed remarkable similarities at the level of the transcriptome, which we interpreted as evidence of cell percolation between lesions via haematogenous self-seeding. CONCLUSIONS: Stage progression in MF is associated with Th2/Th9 polarization of malignant cells, activation of proliferation, survival, as well as increased genomic instability. Global transcriptomic changes in multiple lesions may be caused by haematogenous cell percolation between discrete skin lesions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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