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Enregistrement W1988979114 · doi:10.1158/1078-0432.14aacriaslc-a16

Abstract A16: Induction of activating transcription factor 3 is associated with cisplatin responsiveness in NSCLC: A potential predictive biomarker of response.

2014· article· en· W1988979114 sur OpenAlexaff
Jair Bar, David B. Stewart, Goss D. Glenwood, Patrick J. Villeneuve, Jim Dimitroulakos

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCisplatinCancer researchTranscriptomeLung cancerBiomarkerMedicineCell cultureIn vivoEx vivoOncologyPredictive markerBiologyCancerInternal medicineImmunologyChemotherapyGene expressionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The goal of this study was to identify treatment induced biomarkers of platin activity that may predict response to this important class of chemotherapeutic agents. We employed RNAseq transcriptome analysis comparing two parental NSCLC cell lines Calu6 and H23 to their resistant sub-lines, Calu6cisR1 and H23cisR1, derived following exposure to high dose cisplatin. To this end, we identified a stress pathway consisting of GADD45α, ATF3 and DDIT3/CHOP that was induced specifically in cisplatin treated parental but not their resistant sub-lines. Furthermore, ATF3 in particular was not expressed in untreated parental or resistant clones but was robustly induced only in the parental sensitive cell lines following cisplatin treatment. Cisplatin-induced MAPKinase activation, particularly the JNK pathway was abrogated in Calu6cisR1 cells that regulates ATF3 induction in Calu6 cells. In ex-vivo NSCLC tumors, ATF3 was induced in 2/4 tumors evaluated but not in their corresponding normal adjacent lung tissue (0/4) following cisplatin treatment. Thus, the lack of significant expression in untreated NSCLC cells and normal lung tissue but a robust induction following cisplatin treatment in sensitive parental NSCLC cell lines and a cohort of ex-vivo tumor samples suggest potential utility as a predictive biomarker of platin response that requires further study. Citation Format: Jair Bar, David Stewart, Goss D. Glenwood, Patrick J. Villeneuve, Jim Dimitroulakos. Induction of activating transcription factor 3 is associated with cisplatin responsiveness in NSCLC: A potential predictive biomarker of response. [abstract]. In: Proceedings of the AACR-IASLC Joint Conference on Molecular Origins of Lung Cancer; 2014 Jan 6-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2014;20(2Suppl):Abstract nr A16.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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