Urokinase or urokinase-type plasminogen activator (uPA) (PLAU) : Machine learning discoveries of 2nd order synergy in Meningiomas
Notice bibliographique
Résumé
Background : Urokinase, encoded by PLAU, was originally isolated from human urine, and it is also present in the blood and in the extracellular matrix of many tissues. The primary physiological substrate of this enzyme is plasminogen, which is an inactive form (zymogen) of plasmin. Further, activation of plasmin instigates a proteolytic cascade that participates in thrombolysis or extracellular matrix degradation. It has been implicated in atherosclerotic aneurysm formation, Alzheimer disease, radioresistant oesophageal cancer, extravillous trophoblast cell invasion in pregnancy, prostate cancer, coal miners' pneumoconiosis, ErbB2-positive breast cancer, Quebec platelet disorder, colon cancer, chemoresistance of bladder cancer, glioblastoma multiforme, keratinocyte wound healing, psoriasis and basal cell carcinoma, Gaucher disease, obesity-induced type 2 diabetes, hepatocellulcar carcinoma, bone marrow stromal cells, hypertension, hyperglycemia, SARS-CoV-2 and COVID-19 infection, cervical cancer, laryngeal squamous cell carcinoma, pulpitis and aging and aging-related diseases, to name a few. However, its role in meningiomas has not yet been deter- mined completely. Meningiomas are the most common intracranial primary neoplasm in adults. Patel et al. [1] analyzed 160 tumors from all 3 World Health Organization (WHO) grades (I through III) using clinical, gene expression, and sequencing data and using unsupervised clustering analysis identified 3 molecular types (A, B, and C) that reliably predicted recurrence. Further, these groups did not directly correlate with the WHO grading system, which classifies more than half of the tumors in the most aggressive molecular type as benign. Issue : Increasing evidence point to the fact that meningioma classification and grading, that is based on histopathology does not always accurately predict tumor aggressiveness and recurrence behaviour and knowledge of the underlying biology of the treatment resistant meningiomas and the impact of genetic alterations in these tumors, is lacking. At the current stage more genomic studies are required to unravel the role of other genes and their interations with other genetic factors. Resolution : In a recently published work Sinha [2], a frame work of a search engine was developed which can rank combinations of factors (genes/proteins) in a signaling pathway. Adapting this search engine to the Meningioma dataset, i present here 2nd order combinations of PLAU, some of which have been known to exist via wet lab experiments, but many are yet to be tested. The reveals combinations might help oncologists/biologists test possible hypotheses that might be the causing factors in meningioma. Further, in my limited grasp, if proven true, the combinations revealed by the search engine might pave way for development of gene based therapies aimed at resolving pathological issues related to meningiomas.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».