Validated prediction of clinical outcome in sarcomas and multiple types of cancer on the basis of a gene expression signature related to genome complexity

分级(工程) 肉瘤 转移 肿瘤科 医学 生物 基因表达谱 内科学 癌症 基因签名 基因表达 病理 基因 生态学 生物化学
作者
Frédéric Chibon,Pauline Lagarde,Sébastien Salas,Gaëlle Pérot,Véronique Brouste,Franck Tirode,Carlo Lucchesi,Aurélien de Reyniès,Audrey Kauffmann,Binh Bui,Philippe Terrier,Sylvie Bonvalot,Axel Le Cesne,Dominique Vince-Ranchère,Jean‐Yves Blay,Françoise Collin,Louis Guillou,Agnès Leroux,Jean‐Michel Coindre,Alain Aurias
出处
期刊:Nature Medicine [Nature Portfolio]
卷期号:16 (7): 781-787 被引量:451
标识
DOI:10.1038/nm.2174
摘要

Sarcomas are heterogeneous and aggressive mesenchymal tumors. Histological grading has so far been the best predictor for metastasis-free survival, but it has several limitations, such as moderate reproducibility and poor prognostic value for some histological types. To improve patient grading, we performed genomic and expression profiling in a training set of 183 sarcomas and established a prognostic gene expression signature, complexity index in sarcomas (CINSARC), composed of 67 genes related to mitosis and chromosome management. In a multivariate analysis, CINSARC predicts metastasis outcome in the training set and in an independent 127 sarcomas validation set. It is superior to the Fédération Francaise des Centres de Lutte Contre le Cancer grading system in determining metastatic outcome for sarcoma patients. Furthermore, it also predicts outcome for gastrointestinal stromal tumors (GISTs), breast carcinomas and lymphomas. Application of the signature will permit more selective use of adjuvant therapies for people with sarcomas, leading to decreased iatrogenic morbidity and improved outcomes for such individuals.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
杨嘉禧完成签到,获得积分10
刚刚
张毛毛完成签到,获得积分10
刚刚
立志干到博士退休完成签到,获得积分0
刚刚
Ares完成签到,获得积分10
1秒前
心灵美的不斜完成签到 ,获得积分10
2秒前
Gemlabmem驳回了OK应助
2秒前
火蓝完成签到,获得积分10
2秒前
阳光完成签到,获得积分10
3秒前
nnnnn完成签到,获得积分10
3秒前
老六完成签到,获得积分10
4秒前
221完成签到,获得积分10
4秒前
weotao应助cloudy90采纳,获得10
4秒前
爽飞边芷了完成签到,获得积分10
4秒前
李健应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
4秒前
烟花应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
michellewu完成签到,获得积分10
5秒前
英姑应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
一坨完成签到 ,获得积分10
6秒前
ZZZ完成签到 ,获得积分10
7秒前
开朗真完成签到 ,获得积分10
7秒前
nwq完成签到,获得积分10
7秒前
桐桐应助爽飞边芷了采纳,获得10
8秒前
光电发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
Mars完成签到 ,获得积分10
9秒前
张博完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
鳗鱼俊驰完成签到,获得积分10
10秒前
禹子骞完成签到,获得积分10
12秒前
HAHA完成签到,获得积分10
12秒前
drift完成签到,获得积分10
13秒前
11完成签到 ,获得积分10
13秒前
科研小能手完成签到,获得积分10
13秒前
俭朴的乐巧完成签到 ,获得积分10
14秒前
迷人冰棍完成签到,获得积分10
14秒前
DW应助nito采纳,获得10
15秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
自動車の空力技術 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7778507
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9318877
关于积分的说明 20366531
捐赠科研通 7365589
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3319214
关于科研通互助平台的介绍 2467205
邀请新用户注册赠送积分活动 2334705