Inhibition of aurora kinases for tailored risk-adapted treatment of multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Genetic instability and cellular proliferation have been associated with aurora kinase expression in several cancer entities, including multiple myeloma. Therefore, the expression of aurora-A, -B, and -C was determined by Affymetrix DNA microarrays in 784 samples including 2 independent sets of 233 and 345 CD138-purified myeloma cells from previously untreated patients. Chromosomal aberrations were assessed by comprehensive interphase fluorescence in situ hybridization and proliferation of primary myeloma cells by propidium iodine staining. We found aurora-A and -B to be expressed at varying frequencies in primary myeloma cells of different patient cohorts, but aurora-C in testis cell samples only. Myeloma cell samples with detectable versus absent aurora-A expression show a significantly higher proliferation rate, but neither a higher absolute number of chromosomal aberrations (aneuploidy), nor of subclonal aberrations (chromosomal instability). The clinical aurora kinase inhibitor VX680 induced apoptosis in 20 of 20 myeloma cell lines and 5 of 5 primary myeloma cell samples. Presence of aurora-A expression delineates significantly inferior event-free and overall survival in 2 independent cohorts of patients undergoing high-dose chemotherapy, independent from conventional prognostic factors. Using gene expression profiling, aurora kinase inhibitors as a promising therapeutic option in myeloma can be tailoredly given to patients expressing aurora-A, who in turn have an adverse prognosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».