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Enregistrement W2138004837 · doi:10.1002/jcp.22980

Mitochondrial DNA mutations in respiratory complex‐I in never‐smoker lung cancer patients contribute to lung cancer progression and associated with <i>EGFR</i> gene mutation

2011· article· en· W2138004837 sur OpenAlexafffund
Santanu Dasgupta, Ethan Soudry, Nitai D. Mukhopadhyay, Chunbo Shao, John Yee, Stephan Lam, Wan L. Lam, Wei Zhang, Adi F. Gazdar, Paul B. Fisher, David Sidransky

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Physiology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity of British Columbia
Mots-clésMitochondrial DNALung cancerMutationKRASBiologyExonCancer researchCancerGene mutationEpidermal growth factor receptorGeneMolecular biologyMedicineGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mitochondrial DNA (mtDNA) mutations were reported in different cancers. However, the nature and role of mtDNA mutation in never-smoker lung cancer patients including patients with epidermal growth factor receptor (EGFR) and KRAS gene mutation are unknown. In the present study, we sequenced entire mitochondrial genome (16.5 kb) in matched normal and tumors obtained from 30 never-smoker and 30 current-smoker lung cancer patients, and determined the mtDNA content. All the patients' samples were sequenced for KRAS (exon 2) and EGFR (exon 19 and 21) gene mutation. The impact of forced overexpression of a respiratory complex-I gene mutation was evaluated in a lung cancer cell line. We observed significantly higher (P = 0.006) mtDNA mutation in the never-smokers compared to the current-smoker lung cancer patients. MtDNA mutation was significantly higher (P = 0.026) in the never-smoker Asian compared to the current-smoker Caucasian patients' population. MtDNA mutation was significantly (P = 0.007) associated with EGFR gene mutation in the never-smoker patients. We also observed a significant increase (P = 0.037) in mtDNA content among the never-smoker lung cancer patients. The majority of the coding mtDNA mutations targeted respiratory complex-I and forced overexpression of one of these mutations resulted in increased in vitro proliferation, invasion, and superoxide production in lung cancer cells. We observed a higher prevalence and new relationship between mtDNA alterations among never-smoker lung cancer patients and EGFR gene mutation. Moreover, a representative mutation produced strong growth effects after forced overexpression in lung cancer cells. Signature mtDNA mutations provide a basis to develop novel biomarkers and therapeutic strategies for never-smoker lung cancer patients.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations92
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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