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Larranaga, PedroAutor o Coautor

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9 de junio de 2019
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Artículo
Sí

Identification of a biomarker panel for colorectal cancer diagnosis

Publicado en: BMC CANCER. 12 (43): 43- - 2012-01-26 12(43), DOI: 10.1186/1471-2407-12-43

Autores:

García-Bilbao, A; Armañanzas, R; Ispizua, Z; Calvo, B; Alonso-Varona, A; Inza, I; Larrañaga, P; López-Vivanco, G; Suárez-Merino, B; Betanzos, M
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Afiliaciones

GAIKER Technol Ctr, Zamudio 48170, Bizkaia, Spain - Autor o Coautor
Hosp Cruces, Med Oncol Serv, Baracaldo 48903, Bizkaia, Spain - Autor o Coautor
Univ Basque Country, Fac Comp Sci, Dept Comp Sci & Artificial Intelligence, San Sebastian 20018, Gipuzkoa, Spain - Autor o Coautor
Univ Basque Country, Sch Med & Dent, Dept Cell Biol & Histol, Leioa 48940, Bizkaia, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Dept Inteligencia Artificial, Computat Intelligence Grp, Boadilla Del Monte 28660, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

Background: Malignancies arising in the large bowel cause the second largest number of deaths from cancer in the Western World. Despite progresses made during the last decades, colorectal cancer remains one of the most frequent and deadly neoplasias in the western countries. Methods: A genomic study of human colorectal cancer has been carried out on a total of 31 tumoral samples, corresponding to different stages of the disease, and 33 non-tumoral samples. The study was carried out by hybridisation of the tumour samples against a reference pool of non-tumoral samples using Agilent Human 1A 60-mer oligo microarrays. The results obtained were validated by qRT-PCR. In the subsequent bioinformatics analysis, gene networks by means of Bayesian classifiers, variable selection and bootstrap resampling were built. The consensus among all the induced models produced a hierarchy of dependences and, thus, of variables. Results: After an exhaustive process of pre-processing to ensure data quality-lost values imputation, probes quality, data smoothing and intraclass variability filtering-the final dataset comprised a total of 8, 104 probes. Next, a supervised classification approach and data analysis was carried out to obtain the most relevant genes. Two of them are directly involved in cancer progression and in particular in colorectal cancer. Finally, a supervised classifier was induced to classify new unseen samples. Conclusions: We have developed a tentative model for the diagnosis of colorectal cancer based on a biomarker panel. Our results indicate that the gene profile described herein can discriminate between non-cancerous and cancerous samples with 94.45% accuracy using different supervised classifiers (AUC values in the range of 0.997 and 0.955).
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Palabras clave

CellsGene-expressionGuidelinesIssuesMicroarraysNetworkOccult-blood-testsProteinSurveillanceUnited-states

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista BMC CANCER debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2012, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Oncology.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-24:

  • Google Scholar: 67
  • WoS: 41
  • Scopus: 43
  • Europe PMC: 19
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-24:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 82.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 81 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 12.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 4 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/13937/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 481
  • Descargas: 317
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Reconocimientos ligados al ítem

The authors are grateful to all the patients for their participation. This work was supported by the Etortek and Saiotek 2003-2007 programs (Basque Government). AGB was supported by Fundacion Inaki Goenaga Fellowship for graduate studies. RA was supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation through a Juan de la Cierva postdoctoral fellowship, TIN2010-20900-C04-04 and the Cajal Blue Brain Project. BC was supported by the Spanish Ministry of Health (Miguel Servet 03/0062). II was supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation (TIN2010-14931) and COMBIOMED network of the Carlos III Institute.
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