Prognostic Value of EMT Gene Signature in Malignant Mesothelioma
Notice bibliographique
Résumé
Malignant mesothelioma (MESO) consists of epithelioid, biphasic, and sarcomatoid subtypes with different epithelial–mesenchymal transition (EMT) phenotypes. We previously identified a panel of four MESO EMT genes correlating with an immunosuppressive tumor microenvironment and poor survival. In this study, we investigated the correlation between these MESO EMT genes, the immune profile, and the genomic and epigenomic alterations to identify potential therapeutic targets to prevent or reverse the EMT process. Using multiomic analysis, we observed that the MESO EMT genes were positively correlated with hypermethylation of epigenetic genes and loss of CDKN2A/B expression. MESO EMT genes such as COL5A2, ITGAV, SERPINH1, CALD1, SPARC, and ACTA2 were associated with upregulation of TGF-β signaling, hedgehog signaling, and IL-2-STAT5 signaling and downregulation of the IFN-α and IFN-γ response. Immune checkpoints such as CTLA4, CD274 (PD-L1), PDCD1LG2 (PD-L2), PDCD1 (PD-1), and TIGIT were upregulated, while LAG3, LGALS9, and VTCN1 were downregulated with the expression of MESO EMT genes. CD160, KIR2DL1, and KIR2DL3 were also broadly downregulated with the expression of MESO EMT genes. In conclusion, we observed that the expression of a panel of MESO EMT genes was associated with hypermethylation of epigenetic genes and loss of expression of CDKN2A and CDKN2B. Expression of MESO EMT genes was associated with downregulation of the type I and type II IFN response, loss of cytotoxicity and NK cell activity, and upregulation of specific immune checkpoints, as well as upregulation of the TGF-β1/TGFBR1 pathway.
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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) | 0,001 | 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 ».