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Enregistrement W2077860295 · doi:10.4161/cbt.29687

Impact of<i>ERBB2</i>mutations on in vitro sensitivity of bladder cancer to lapatinib

2014· article· en· W2077860295 sur OpenAlexaff
Michela de Martino, Dazhong Zhuang, Tobias Klatte, Malte Rieken, Morgan Rouprêt, Évanguelos Xylinas, Thomas Clozel, Martin Krzywinski, Olivier Elemento, Shahrokh F. Shariat

Notice bibliographique

RevueCancer Biology & Therapy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLapatinibCancer researchBiologyGeneMutationTyrosine-kinase inhibitorCell growthCancerCell cultureTyrosine kinaseReceptor tyrosine kinaseSignal transductionGeneticsBreast cancerTrastuzumab

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lapatinib, a dual tyrosine kinase inhibitor of ErbB1 and ErbB2, shows a clinical benefit in a subset of patients with advanced urothelial bladder cancer (UBC). We hypothesized that the corresponding gene, ERBB2, is affected by mutations in a subset of UBC and that these mutations impact ErbB2 function, signaling, UBC proliferation, gene expression, and predict response to lapatinib. We found ERBB2 mutations in 5 of 33 UBC cell lines (15%), all of which were derived from invasive or high grade tumors. Phosphorylation and activation of ErbB2 and its downstream pathways were markedly enhanced in mutated cell lines compared with the ERBB2 wild-type. In addition, the gene expression profile was distinct, specifically for genes encoding for proteins of the extracellular matrix. RT112 cells infected with ERBB2 mutants showed a particular growth pattern ("mini-foci"). Upon treatment with lapatinib, 93% of these "mini-foci" were reversed. The sensitivity to lapatinib was greatest among cell lines with ERBB2 mutations. In conclusion, ERBB2 mutations occur in a subset of UBC and impact proliferation, signaling, gene expression and predict a greater response to lapatinib. If confirmed in the clinical setting, this may lead the way toward personalized treatment of a subset of UBC.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,381 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations34
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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