MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2026813872 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-13-2567

Steroidogenic Germline Polymorphism Predictors of Prostate Cancer Progression in the Estradiol Pathway

2014· article· en· W2026813872 sur OpenAlexaff
Éric Lévesque, Isabelle Laverdière, Étienne Audet‐Walsh, Patrick Caron, Mélanie Rouleau, Yves Fradet, Louis Lacombe, Chantal Guillemette

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlutathione Transferases and Polymorphisms
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerSingle-nucleotide polymorphismOncologyCancerInternal medicineSNPMedicineDiseaseProstateBiologyBioinformaticsGenotypeGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Reliable biomarkers that predict prostate cancer outcomes are urgently needed to improve and personalize treatment approaches. With this goal in mind, we individually and collectively appraised common genetic polymorphisms related to estradiol metabolic pathways to find prostate cancer prognostic markers. METHODS: The genetic profiles of 526 men with organ-confined prostate cancer were examined to find common genetic polymorphisms related to estradiol metabolic pathways and these findings were replicated in a cohort of 213 men with more advanced disease (follow-up time for both cohorts, >7.4 years). Specifically, we examined 71 single-nucleotide polymorphisms (SNP) in SULT2A1, SULT2B1, CYP1B1, COMT, CYP3A4, CYP3A5, CYP3A43, NQO1, and NQO2 and assessed the impact of the SNPs alone and in combination on prostate cancer progression and on circulating hormone levels. RESULTS: According to a multivariate analysis, CYP1B1 (rs1800440), COMT (rs16982844), and SULT2B1 (rs12460535, rs2665582, rs10426628) were significantly associated with prostate cancer progression and hormone levels. Remarkably, by combining the SNP information with previously identified HSD17B2 markers, the patients could be stratified into four distinct prognostic subgroups. The most prominent association was observed for the eight-marker combination [CYP1B1 (rs1800440), SULT2B1 (rs12460535, rs2665582, and rs10426628), and HSD17B2 (rs4243229, rs1364287, rs2955162, and rs1119933)]. CONCLUSION: This study identified specific germline variations in estradiol metabolism-related pathways, namely CYP1B1, SULT2B1, and HSD17B2, as novel prognostic markers that are cumulatively associated with increased risk of prostate cancer progression. This panel of markers warrants additional investigation and validation to help stratify patients according to their risk of progression. Clin Cancer Res; 20(11); 2971-83. ©2014 AACR.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations35
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Cancer ResearchMême sujetGlutathione Transferases and PolymorphismsTravaux en français237 207