Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
JE
J Elswood
Author with expertise in Hepatocellular Carcinoma
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
2
(100% Open Access)
Cited by:
2
h-index:
16
/
i10-index:
17
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
1

Hepatoblastomas with carcinoma features represent a biological spectrum of aggressive neoplasms in children and young adults

Pavel Sumazin et al.Jul 16, 2021
ABSTRACT Malignant hepatocellular cancers are the most common primary liver malignancies in children, and hepatoblastomas (HBs) account for more than two-thirds of these cases. While most HBs respond to chemotherapy and have favorable outcomes, the 3-year overall survival rate for high-risk HBs is below 50% and guidelines for their classification and treatment are still evolving. HB risk-stratification efforts using clinical, histological, and molecular parameters have been reported to help identify patients that require more or less aggressive therapies in retrospective studies, and are being validated in clinical trials. However, risk assessment is particularly challenging for cancers with certain histologies, including tumors in the recently proposed provisional hepatocellular neoplasm not otherwise specified (HCN NOS) category. HCN NOSs exhibit either intermediate or combined HB and hepatocellular carcinoma (HCC) histological features, and while neoplasms with such features were observed over a decade ago, only a handful have been characterized and little is known about their biology and clinical features. Here, we molecularly characterized a series of clinically annotated HCN NOSs that demonstrated either intermediate HB/HCC histology or distinct coexisting areas with HB and HCC histological features. In addition, molecular profiling of HBs demonstrating focal pleomorphism or anaplasia (HB FPA) revealed underlying biological features previously observed in HCCs. Our study suggested that HCN NOSs and HB FPAs are aggressive tumors, irrespective of patient age or resectability. Consequently, we designated them collectively as HBs with carcinoma features (HBCs) and outlined histological and molecular characteristics for their diagnosis and treatment. In our single-institution study, transplanted HBC patients were significantly and more than twice as likely to have good outcomes, highlighting the importance of molecular testing and aggressive early intervention.
1
Citation1
0
Save
15

Effective methods for bulk RNA-Seq deconvolution using scnRNA-Seq transcriptomes

Francisco Cobos et al.Dec 15, 2022
ABSTRACT RNA profiling technologies at single-cell resolutions, including single-cell and single-nuclei RNA sequencing (scRNA-Seq and snRNA-Seq, scnRNA-Seq for short), can help characterize the composition of tissues and reveal cells that influence key functions in both healthy and disease tissues. However, the use of these technologies is operationally challenging because of high costs and stringent sample-collection requirements. Computational deconvolution methods that infer the composition of bulk-profiled samples using scnRNA-Seq-characterized cell types can broaden scnRNA-Seq applications, but their effectiveness remains controversial. We produced the first systematic evaluation of deconvolution methods on datasets with either known or scnRNA-Seq-estimated compositions. Our analyses revealed biases that are common to scnRNA-Seq 10X Genomics assays and illustrated the importance of accurate and properly controlled data preprocessing and method selection and optimization. Moreover, our results suggested that concurrent RNA-Seq and scnRNA-Seq profiles can help improve the accuracy of both scnRNA-Seq preprocessing and the deconvolution methods that employ them. Indeed, our proposed method, Single-cell RNA Quantity Informed Deconvolution (SQUID), combined RNA-Seq transformation and dampened weighted least-squares deconvolution approaches to consistently outperform other methods in predicting the composition of cell mixtures and tissue samples. Furthermore, our analysis suggested that only SQUID could identify outcomes-predictive cancer cell subclones in pediatric acute myeloid leukemia and neuroblastoma datasets, suggesting that deconvolution accuracy improvements are vital to enabling its applications in the life sciences.
15
Citation1
0
Save