Impact of<i>ERBB2</i>mutations on in vitro sensitivity of bladder cancer to lapatinib
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».