The FGFR4-G388R Single-Nucleotide Polymorphism Alters Pancreatic Neuroendocrine Tumor Progression and Response to mTOR Inhibition Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic neuroendocrine tumors (pNET), also known as islet cell tumors, exhibit a wide range of biologic behaviors ranging from long dormancy to rapid progression. Currently, there are few molecular biomarkers that can be used to predict recurrence/metastasis or response to therapy. This study examined the predictive and prognostic value of a single nucleotide polymorphism substituting an arginine (R) for glycine (G) in codon 388 of the FGFR4 transmembrane domain. We established the FGFR4 genotype of 71 patients with pNETs and correlated genotype with biologic behavior. We created an in vivo model of pNET with BON1 cells and transfected them with either FGFR4-G388 or FGFR4-R388 to determine the mechanism of action and to examine response to the mTOR inhibitor everolimus. We then validated the predictive results of experimental studies in a group of patients treated with everolimus. FGFR4-R388 is associated with more aggressive clinical behavior in patients with pNETs with a statistically significant higher risk of advanced tumor stage and liver metastasis. Using an orthotopic mouse xenograft model, we show that FGFR4-R388 promotes tumor progression by increasing intraperitoneal spread and metastatic growth within the liver. Unlike FGFR4-G388, FGFR4-R388 BON1 tumors exhibited diminished responsiveness to everolimus. Concordantly, there was a statistically significant reduction in response to everolimus in patients with FGFR4-R388. Our findings highlight the importance of the FGFR4 allele in pNET progression and identify a predictive marker of potential therapeutic importance in this disease.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».