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Accès ouvert déclaré 2023 article

MRI-based breast cancer radiogenomics using RNA profiling: association with subtypes in a single-center prospective study

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2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : kr, jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

BACKGROUND: There are few prospective studies on the correlations between MRI features and whole RNA-sequencing data in breast cancer according to molecular subtypes. The purpose of our study was to explore the association between genetic profiles and MRI phenotypes of breast cancer and to identify imaging markers that influences the prognosis and treatment according to subtypes. METHODS: From June 2017 to August 2018, MRIs of 95 women with invasive breast cancer were prospectively analyzed, using the breast imaging-reporting and data system and texture analysis. Whole RNA obtained from surgical specimens was analyzed using next-generation sequencing. The association between MRI features and gene expression profiles was analyzed in the entire tumor and subtypes. Gene networks, enriched functions, and canonical pathways were analyzed using Ingenuity Pathway Analysis. The P value for differential expression was obtained using a parametric F test comparing nested linear models and adjusted for multiple testing by reporting Q value. RESULTS: In 95 participants (mean age, 53 years ± 11 [standard deviation]), mass lesion type was associated with upregulation of CCL3L1 (sevenfold) and irregular mass shape was associated with downregulation of MIR421 (sixfold). In estrogen receptor-positive cancer with mass lesion type, CCL3L1 (21-fold), SNHG12 (11-fold), and MIR206 (sevenfold) were upregulated, and MIR597 (265-fold), MIR126 (12-fold), and SOX17 (fivefold) were downregulated. In triple-negative breast cancer with increased standard deviation of texture analysis on precontrast T1-weighted imaging, CLEC3A (23-fold), SRGN (13-fold), HSPG2 (sevenfold), KMT2D (fivefold), and VMP1 (fivefold) were upregulated, and IGLC2 (73-fold) and PRDX4 (sevenfold) were downregulated (all, P < 0.05 and Q < 0.1). Gene network and functional analysis showed that mass type estrogen receptor-positive cancers were associated with cell growth, anti-estrogen resistance, and poor survival. CONCLUSION: MRI characteristics are associated with the different expressions of genes related to metastasis, anti-drug resistance, and prognosis, depending on the molecular subtypes of breast cancer.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
MRI-based breast cancer radiogenomics using RNA profiling: association with subtypes in a single-center prospective study
Date Crossref
30/06/2023
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • CHA University Bundang Medical Center Department of Radiology pays non établi dans la notice
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  • CHA University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Incheon National University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Korea University Department of Radiology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Korea University Ansan Hospital pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Korea University Anam Hospital pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Korea University Guro Hospital pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • College of Life Sciences and Bioengineering Division of Life Sciences pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Department of Radiology — CHA University Bundang Medical Center, CHA University et Incheon National University, avec 5 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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