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Enregistrement W1488165964 · doi:10.18632/oncotarget.2685

A subgroup of pancreatic adenocarcinoma is sensitive to the 5-aza-dC DNA methyltransferase inhibitor

2014· article· en· W1488165964 sur OpenAlexaffabout
Odile Gayet, Céline Loncle, Pauline Duconseil, Marine Gilabert, Belén López‐Millán, Vincent Moutardier, Olivıer Turrini, Ézéquiel Calvo, Jacques Ewald, Marc Giovannini, Mohamed Gasmi, Erwan Bories, Marc Barthet, Mehdi Ouaïssi, Anthony Gonçalvès, Flora Poizat, Jean‐Luc Raoul, Véronique Secq, Stéphane Garcia, Patrice Viens, Nelson Dusetti, Juan Iovanna

Notice bibliographique

RevueOncotarget · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesInstitut National Du CancerCanceropôle PACALigue Contre le CancerInstitut National de la Santé et de la Recherche Médicale
Mots-clésMedicineHumanitiesGerontologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

// Odile Gayet 1 , Celine Loncle 1 , Pauline Duconseil 1 , Marine Gilabert 1 , Maria Belen Lopez 1 , Vincent Moutardier 1, 2 , Olivier Turrini 1, 3 , Ezequiel Calvo 4 , Jacques Ewald 3 , Marc Giovannini 3 , Mohamed Gasmi 5 , Erwan Bories 3 , Marc Barthet 5 , Mehdi Ouaissi 6 , Anthony Goncalves 3 , Flora Poizat 3 , Jean Luc Raoul 3 , Veronique Secq 1, 2 , Stephane Garcia 1, 2 , Patrice Viens 3 , Nelson Dusetti 1 , Juan Iovanna 1 1 Centre de Recherche en Cancérologie de Marseille (CRCM), INSERM U1068, CNRS UMR 7258, Aix-Marseille Université and Institut Paoli-Calmettes, Parc Scientifique et Technologique de Luminy, Marseille, France 2 Hôpital Nord, Marseille, France 3 Institut Paoli-Calmettes, Marseille, France 4 Centre Génomique du Centre de recherche du CHUL Research Center, Quebec, Canada 5 Hôpital Nord, Département de Gastroentérologie, Marseille, France 6 Hôpital de la Timone, Marseille, France Correspondence to: Nelson Dusetti, e-mail: nelson.dusetti@inserm.fr Juan Iovanna, e-mail: juan.iovanna@inserm.fr Received: August 05, 2014      Accepted: November 02, 2014      Published: December 03, 2014 ABSTRACT Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC) is a disease with a great heterogeneity in the response to treatments. To improve the responsiveness to treatments there are two different approaches, the first one consist to develop new and more efficient drugs that intent to cure all patients and the second one is to use already-approved drugs, alone or in combination, but selecting beforehand the most sensitive patients. In this work we explored the efficiency of the second possibility. We developed a collection of 17 PDAC samples collected by Endoscopic Ultrasound-Guided Fine-Needle Aspiration (EUS-FNA) or surgery and preserved as xenografts and as primary cultures. This collection was characterized at molecular level by a transcriptomic analysis using an Affymetrix approach. In this paper we present data demonstrating that a subgroup of PDAC responds to low doses of 5-aza-dC. These tumors show a specific RNA expression profile that could serve as a marker, but there is no correlation with Dnmt1 , Dnmt3A or Dnmt3B expression. Responder tumors corresponded to well-differentiated samples and longer survival patients. In conclusion, we present data obtained with the well-known drug 5-aza-dC as a proof of concept that a drug that seems to be inefficient in solid tumors in general could be applicable to a particular subgroup of patients with PDAC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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