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Enregistrement W4417515877 · doi:10.1016/j.jhepr.2025.101714

A liver gene signature links liver cancer risk in chronic viral hepatitis to intrahepatic IgA plasma cells

2025· article· en· W4417515877 sur OpenAlexaffabout
Nicolaas Van Renne, F. Ballet, Stijn Van Hees, Bart Cuypers, Arno Furquim d’Almeida, Axelle Vanderlinden, Pieter Meysman, Jordan J. Feld, Paloma Sangro, Stefan Bourgeois, D. Sprengers, Geert Robaeys, Luisa Vonghia, P. Michielsen, Sven Francque, Bruno Sangro, Owen Cain, Ahmed M. Elsharkawy, Rob de Man, André Boonstra, Harry L.A. Janssen, Ann Driessen, Kris Laukens, Thomas Vanwolleghem

Notice bibliographique

RevueJHEP Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCilagFondation contre le CancerVlaamse regeringStichting Tegen KankerFonds Wetenschappelijk OnderzoekUniversiteit AntwerpenVlaams Supercomputer CentrumGilead Sciences
Mots-clésHepatocellular carcinomaLiver cancerViral hepatitisGene signatureLiver biopsyTranscriptomeHepatitis CCancerAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND & AIMS: Chronic viral hepatitis remains a leading cause of liver cancer-related mortality worldwide. We aimed to identify genetic markers associated with hepatocellular carcinoma (HCC) risk in precancerous liver biopsies from patients with chronic HBV or HCV infection. METHODS: We conducted a multicenter nested case-control study including biopsied patients with chronic viral hepatitis from eight hospitals across Europe and Canada. Cases developed HCC a median of 7.1 years (range 1.5-26.8) after baseline liver biopsy, irrespective of antiviral treatment initiation, and were matched to controls by age, sex, infecting virus, fibrosis stage, and follow-up duration. A semi-supervised machine-learning approach was applied to liver RNA sequencing data, with de novo HCC development as the outcome. Immunohistochemistry and serum analyses were performed on available samples. RESULTS: ) and the validation cohort (p = 0.032). The signature was externally validated for de novo HCC (n = 216; p = 0.048) and for HCC recurrence in patients with cirrhosis irrespective of viral etiology (n = 82; p = 0.026; n = 228; p = 0.030). Single-cell modular score analyses indicated that the HCC risk signature reflects fibrovascular tissue expansion, hepatocyte loss, and increased transcriptional activity of IgA-producing plasma cells. The latter correlated with periportal IgA protein staining in paired transcriptomic-immunohistochemistry analyses. In a small subcohort, serum IgA levels also correlated with liver gene expression, suggesting potential utility as a surrogate marker of liver tissue architecture. CONCLUSIONS: A 557-gene liver transcriptomic signature, including IgA plasma cell-related transcripts, identified in pretreatment liver biopsies from patients with chronic HBV or HCV infection, is associated with future HCC risk. IMPACT AND IMPLICATIONS: Chronic viral hepatitis remains a major global cause of hepatocellular carcinoma (HCC)-related mortality, underscoring the need for improved risk stratification strategies. We identified a 557-gene liver transcriptomic signature, including IgA plasma cell-related transcripts, in pretreatment liver biopsies from patients with chronic hepatitis B and C that is associated with future HCC development. The expression of IgA plasma cell transcripts correlated with periportal IgA protein deposition in liver tissue, supporting their biological relevance. These findings highlight a previously underappreciated association between intrahepatic IgA plasma cells and hepatocarcinogenesis and warrant further investigation into their mechanistic role and potential utility as biomarkers or therapeutic targets for HCC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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