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Enregistrement W7017753210

Caractérisation de gènes/biomarqueurs dans la carcinogénèse mammaire

2022· other· fr· W7017753210 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerBreast cancerCarcinomaBreast disease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le cancer du sein (CS) est le cancer le plus courant chez les femmes et la deuxième cause de décès par cancer chez les Canadiennes. Selon la Société canadienne du cancer (2020), le CS constitue 25% des nouveaux cas de cancer et 13% des décès associés au cancer. En moyenne, par jour, 75 Canadiennes recevront un diagnostic de CS. Il s'agit d'une maladie hétérogène qui diffère selon les patients (hétérogénéité intertumorale) et également au sein d'une même patiente (hétérogénéité intratumorale). Cette hétérogénéité est caractérisée par différents sous-types histopathologiques, sous-types moléculaires, altérations génétiques, grades, stades, pronostic et statuts métastatiques. Par conséquent, cibler le CS par différentes stratégies thérapeutiques montre des résultats différents chez chaque patiente. Selon l'Organisation mondiale de la santé (OMS), la meilleure façon de lutter contre le CS est la détection précoce. Cependant, les efforts de détection et de traitement précoces conduisent parfois à un traitement excessif. Au contraire, si elle n'est pas diagnostiquée ou si elle n'est pas traitée, la tumeur peut évoluer vers un CS invasif. De plus, lorsque la tumeur progresse, l'hétérogénéité intratumorale peut conduire à un échec du traitement. Les étapes de la progression du CS sont : l'hyperplasie canalaire atypique (HCA), le carcinome canalaire in situ (CCIS) et le carcinome canalaire invasif (CCI). Il est difficile de différencier le CCIS de bas grade d'une lésion HCA et de prédire quelle HCA ou CCIS pourrait évoluer vers un CCI. De plus, la forme la plus agressive du CCI est le CS triple négatif (TNBC), qui n'exprime pas le récepteur hormonal des œstrogènes et de la progestérone, et pour lesquels la surexpression du récepteur pour les facteurs de croissance épidermiques humains 2 (HER2) n'est pas présente. Par conséquent, ce sous-type de CS ne peut pas être traité avec un traitement hormonal ou encore un traitement ciblant HER2. En outre, les TNBC montrent une très grande hétérogénéité inter et intratumorale résultant en l'absence de toute thérapie efficace pour ce sous-type. Cela nécessite donc l'identification de signatures génétiques uniques distinguant différents sous-types de progression du CS. Par conséquent, j'ai émis l'hypothèse que chaque étape de la progression du CS pourrait avoir une signature génique qui pourrait les TNBC des autres sous-types du CS. Pour identifier ces signatures géniques, j'ai procédé à différentes approches : 1. J'ai effectué une analyse du transcriptome humain des différents stades de progression du CS, à savoir HCA, CCIS et CCI en les comparant au sein normal. 2. J'ai identifié 8 gènes, différenciant HCA, CCIS et CCI d'un sein normal. Le plus intéressant était la carboxypeptidase B1 (CPB1), qui pourrait différencier le DCIS du HCA et du CCI. 3. J'ai analysé les données d'apprentissage automatique (machine learning), produites par nos collaborateurs, qui ont été réalisées sur un jeu de données du CS, à partir de l'Atlas du génome du cancer (TCGA), afin d'identifier des gènes qui pourraient différencier les TNBC des non-TNBC. 4. J'ai par la suite identifié 2 gènes : TBC1 Domain Family Member 9 (TBC1D9) et Milk Fat Globule-EGF Factor 8 Protein (MFGE8) différenciant les TNBC des non-TNBC. Cette analyse a permis de mettre en évidence TBC1D9 comme suppresseur de tumeur et MFGE8 comme gène oncogène. Ensuite, j'ai évalué l'efficacité de TBC1D9 dans la différenciation des TNBC et des non-TNBC dans des échantillons de tissus de CS de notre cohorte et étudié son rôle au niveau du CS. Conclusions : Nous avons identifié une signature génique pour les différentes étapes de la progression du CS, ce qui pourrait aider les cliniciens à mettre en place un ordre de priorité pour les interventions immédiates. Une analyse plus approfondie de ces gènes permettrait de développer de potentielles stratégies thérapeutiques pour chaque étape de la progression du CS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2022
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