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Enregistrement W4409457183 · doi:10.1016/j.oraloncology.2025.107283

Molecular features of T and N stage progression in laryngeal cancer

2025· article· en· W4409457183 sur OpenAlexafffund
Ning Li, Peter YF. Zeng, H. Kim, Amir Karimi, Shengjie Ying, Mushfiq Hassan Shaikh, Halema Khan, Krista Joris, MohdWessam Al Jawhri, Matthew J. Cecchini, Joe S. Mymryk, John W. Barrett, Anthony C. Nichols

Notice bibliographique

RevueOral Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStage (stratigraphy)CancerMedicineLaryngeal NeoplasmOncologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laryngeal squamous cell cancer (LSCC) is a common type of head and neck cancer that is typically unrelated to human papilloma virus (HPV) infection. Late-stage laryngeal cancers are associated with greater morbidity due to obstructive symptoms, and poorer overall survival. Using data from The Cancer Genome Atlas (TCGA), we analyzed 112 patient LSCC samples, comparing patient proteome, transcriptome and genome between early and late T and N samples. We observed significant differences in SNV frequency for various genes between the early and late-stage groups. Most notably we observed that NOTCH1 mutation, which was more frequent in late N-stage supraglottic cancers, was also associated with poorer patient survival in LSCCs. Methylation analysis also revealed changes in JUN gene methylation in late N glottic cancers. Transcriptomic analysis revealed differential expression in c-JUN, HOXB7 and HOXB9 transcript levels, suggesting potential involvement of these pathways in progression and nodal involvement. Our findings illustrate that LSCC undergoes distinct molecular changes associated with different stages and subsites. We observed multiple potential markers for progression, metastases and survival, including NOTCH1 mutation, which may aid as prognostic indicators in future studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,369 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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