Discovery of genetic profiles impacting response to chemotherapy: application to gemcitabine
Notice bibliographique
Résumé
Chemotherapy is a major treatment modality for individuals affected by cancer. Currently, a number of genome-based technologies are being adopted to identify genes associated with drug response; however, large-scale genetic association applications are still limited. Here we describe a novel strategy based on the genetic and drug response data of the NCI60 cell lines to discover potential candidate genetic variants associated with variable response to chemotherapy. As an example we have applied this strategy to discover single genetic markers and haplotypes from candidate genes previously implicated in the pharmacobiology of gemcitabine. Single-marker association analyses have implicated the association of four SNPs within the gene loci of CDC5L, EPC2, POLS, and PARP1. We have also investigated the combined effect of SNPs using haplotype-based analysis. Accordingly, we have shown modest association of haplotypes in six genes, whereas the most significant associations included a haplotype of the POLS gene. The hypothesis-generating tool presented in this study can be applied to drugs profiled in the NCI60 cell line screen and provides an effective means for the identification of genes associated with drug response. The results obtained using this novel methodology can be used to better design the clinical trials for effective study of the chemotherapeutic agents and thus provide a basis for individualized chemotherapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».