Abstract LB-320: Systemic tumor-stroma interactions are prognostic indicators of breast tumor invasiveness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tumor invasiveness dysregulates homeostatic processes within tissues, driving both tumor and stroma cells to locally proliferate while also disrupting tissue boundaries and recruiting cells from distal sites to promote metastatic dissemination. Here, we use an RNA sequencing approach in mouse models of invasive and noninvasive breast cancer to directly test whether the transcriptional changes that occur as invasive tumors disrupt their microenvironment can be used to predict tumor subtype and patient outcomes. We find that tumor and stroma gene expression levels are largely synchronized within the tumor microenvironment, but that the expression levels of a subset of genes with high prognostic potential are strongly negatively correlated and may reflect opposing responses of tumor and normal stroma cells to tissue disruption. We clinically validate these observations in multiple human breast tumor gene expression datasets and demonstrate that stromal transcript levels enable superior classification of breast cancer subtypes relative to those expression changes observed between invasive and noninvasive tumor tissue. We show that local stromal remodelling is partially driven by differential recruitment of macrophages to invasive tumor sites by CCL5, and that invasion-specific gene expression changes that are prognostic for metastasis-free survival in human patients are detectable in stromal tissues far from the primary lesion. Our data indicate that dysregulation of tissue homeostasis by invasive tumors generates transcriptional changes both within the tumor microenvironment and in peripheral tissues that have significant diagnostic and prognostic potential and could facilitate novel patient therapeutic strategies. Citation Format: Russell Bainer, Casey Frankenberger, Daniel Rabe, Sadiq Saleh, Morag Park, Kiran Chada, Yoav Gilad, Marsha Rosner. Systemic tumor-stroma interactions are prognostic indicators of breast tumor invasiveness. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr LB-320. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-LB-320
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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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».