Transcriptomic biomarkers related to cardiac disease in childhood cancer survivors: a case-control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Cardiotoxic treatments like anthracyclines and heart-directed radiotherapy increase the risk of cardiac diseases (CDs) in childhood cancer survivors (CCSs), but individual differences in CD incidence are not fully understood. This study aims to identify transcriptomic biomarkers associated with CD occurrence after childhood cancer treatment. METHODS: A matched case-control study was conducted on a sample of 330 CCS: 165 cases with CD and 165 CD-free controls. The expression of 8557 genes was investigated to select those associated with CD and heart failure (HF), using three stabilization approaches derived for the conditional logistic regression with Lasso (Percentile lasso, Bolasso, and Sublasso). The intersection of the three selected gene sets formed the final selection. The interactions between cancer treatment doses and selected genes were investigated. RESULTS: One promising gene, NFE2L2, constituted the final selection, and its expression was lower in cases than in controls [CD: odds ratio (OR) .16, 95% confidence interval (CI) .09-.29; HF: OR .11, 95% CI .03-.37]. No interaction between treatment doses and NFE2L2 expression levels was found in our study. Incorporating NFE2L2 gene expression into prognostic models improved discrimination between cases and controls compared with models based solely on clinical and treatment variables [CD: area under the curve (AUC) .85 vs .66; HF: AUC .87 vs .77]. CONCLUSIONS: Using high-dimensional data selection methods has enabled the identification of the gene NFE2L2, associated with CD and HF in CCS. Further research is needed to validate this finding and achieve a better understanding of the biological mechanisms leading to cardiac toxicities and so to develop risk-adapted treatment and surveillance strategies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».