Prediction of Adrenocortical Carcinoma Relapse and Prognosis with a Set of Novel Multigene Panels
Notice bibliographique
Résumé
Effective assessment of adrenocortical carcinoma (ACC) prognosis is critical in patient management. We report four novel and robust prognostic multigene panels. Sig27var25, SigIQvar8, SigCmbnvar5, and SigCmbn_B predict ACC relapse at area under the curve (AUC) of 0.89, 0.79, 0.78, and 0.80, respectively, and fatality at AUC of 0.91, 0.88, 0.85, and 0.87, respectively. Among their 33 component genes, 31 are novel. They could be differentially expressed in ACCs from normal tissues, tumors with different severity (stages and lymph node metastasis), ACCs with TP53 mutations, and tumors with differentially expressed immune checkpoints (CTLA4, PD1, TGFBR1, and others). All panels correlate with reductions of ACC-associated CD8+ and/or NK cells. Furthermore, we provide the first evidence for the association of mesenchymal stem cells (MSCs) with ACC relapse (p = 2 × 10−6) and prognosis (p = 2 × 10−8). Sig27var25, SigIQvar8, SigCmbnvar5, and SigCmbn_B correlate with MSC (spearman r ≥ 0.53, p ≤ 1.38 × 10−5). Sig27var25 and SigIQvar8 were derived from a prostate cancer (PC) and clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) multigene signature, respectively; SigCmbnvar5 and SigCmbn_B are combinations of both panels, revealing close relationships of ACC with PC and ccRCC. The origin of these four panels from PC and ccRCC favors their prognostic potential towards ACC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».