Network Propagation-based Identification of Oligometastatic Biomarkersin Metastatic Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: The oligometastatic disease has been proposed as an intermediate state between primary tumor and systemically metastatic disease, which has great potential curable with locoregional therapies. However, since no biomarker for the identification of patients with true oligometastatic disease is clinically available, the diagnosis of oligometastatic disease remains controversial. Objective: We aim to identify potential biomarkers of colorectal cancer patients with true oligometastatic states, who will benefit most from local therapy. Methods: This study retrospectively analyzed the transcriptome profiles and clinical parameters of 307 metastatic colorectal cancer patients. A novel network propagation method and network-based strategy were combined to identify oligometastatic biomarkers to predict the prognoses of metastatic colorectal cancer patients. Results: We defined two metastatic risk groups according to twelve oligometastatic biomarkers, which exhibit distinct prognoses, clinicopathological features, immunological characteristics, and biological mechanisms. The metastatic risk assessment model exhibited a more powerful capacity for survival prediction compared to traditional clinicopathological features. The low-MRS group was most consistent with an oligometastatic state, while the high-MRS might be a potential polymetastatic state, which leads to the divergence of their prognostic outcomes and response to treatments. We also identified 22 significant immune check genes between the high-MRS and low- MRS groups. The difference in molecular mechanism between the two metastatic risk groups was associated with focal adhesion, nucleocytoplasmic transport, Hippo, PI3K-Akt, TGF-β, and EMCreceptor interaction signaling pathways. Conclusion: Our study provided a molecular definition of the oligometastatic state in colorectal cancer, which contributes to precise treatment decision-making for advanced patients.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».