Impact of decitabine on immunohistochemistry expression of the putative tumor suppressor genes FHIT, WWOX, FUS1 and PTEN in clinical tumor samples
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since tumor suppressor gene function may be lost through hypermethylation, we assessed whether the demethylating agent decitabine could increase tumor suppressor gene expression clinically. For fragile histidine triad (FHIT), WW domain-containing oxidoreductase (WWOX), fused in sarcoma-1 (FUS1) and phosphatase and tensin homolog (PTEN), immunohistochemistry scores from pre- and post-decitabine tumor biopsies (25 patients) were correlated with methylation of the long interspersed nuclear element-1 (LINE-1) repetitive DNA element (as a surrogate for global DNA methylation) and with tumor regression. RESULTS: With negative staining pre-decitabine (score = 0), the number of patients converting to positive staining post-decitabine was 1 of 1 for FHIT, 3 of 6 for WWOX, 2 of 3 for FUS1 and 1 of 10 for PTEN. In tumors with low pre-decitabine tumor suppressor gene scores (≤150), expression was higher post-treatment in 8 of 8 cases for FHIT (P = 0.014), 7 of 17 for WWOX (P = 0.0547), 7 of 12 for FUS1 (P = 0.0726), and 1 of 16 for PTEN (P = 0.2034). If FHIT, WWOX and FUS1 were considered together, median pre- versus post-decitabine scores were 60 versus 100 (P = 0.0002). Overall, tumor suppressor gene expression change did not correlate with LINE-1 demethylation, although tumors converting from negative to positive had a median decrease in LINE-1 methylation of 24%, compared to 6% in those not converting (P = 0.069). Five of 15 fully evaluable patients had reductions in tumor diameter (range 0.2% to 33.4%). Of these, three had simultaneous increases in three tumor suppressor genes (including the two patients with the greatest tumor regression) compared to 2 of 10 with tumor growth (P = 0.25). CONCLUSIONS: In tumors with low tumor suppressor gene expression, decitabine may be associated with increased expression of the tumor suppressor genes FHIT, FUS1, and WWOX, but not PTEN.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».