Vascular Endothelial Growth Factor Pathway Polymorphisms as Prognostic and Pharmacogenetic Factors in Cancer: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Angiogenesis is an important host process that interacts with cancer cells to promote growth, invasion, and metastasis. Numerous therapeutic agents targeting the VEGF pathway have been developed. Host variability in VEGF pathway can influence angiogenesis-dependent signaling, altering sensitivity to antiangiogenic drugs and prognosis. A systematic review and meta-analysis was conducted (May 1990-July 2011). Eligible studies involved cancer patients and compared polymorphisms in the VEGF pathway [VEGF and molecules directly interacting with VEGF: KDR, FLT1, FGF, FGF2, FGFR, NRP1, endostatin (encoded by COL18A1)], and reported one of the following outcomes: overall survival, progression-free survival, time to recurrence, disease-free survival, response rate, or drug toxicity. We identified 48 cancer studies assessing prognosis and 12 cancer studies exploring pharmacogenetics of anti-VEGF therapy across various VEGF pathway polymorphisms. There was marked inter- and intradisease site heterogeneity in the effect of polymorphisms on both outcome and response to therapy. Meta-analyses of 5 VEGF polymorphisms (+936C>T, -460T>C, +405G>C, -1154G>A, and -2578C>A) identified a significant prognostic relationship: VEGF +405G>C variants showed a highly statistically significant improvement in overall survival [HR, 0.74; 95% confidence interval, 0.60-0.91; P = 0.004]. Variants (heterozygotes and/or homozygotes) of VEGF +405G>C were significantly associated with improved survival in a meta-analysis of multiple cancer sites.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».