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Enregistrement W2150701033 · doi:10.1073/pnas.1101263108

HER2 overcomes PTEN (loss)-induced senescence to cause aggressive prostate cancer

2011· article· en· W2150701033 sur OpenAlexaff
Imran Ahmad, Rachana Patel, Lukram Babloo Singh, Colin Nixon, Morag Seywright, Robert J. Barnetson, Valerie G. Brunton, William J. Muller, Joanne Edwards, Owen J. Sansom, Hing Y. Leung

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCancer Research UK
Mots-clésPTENProstate cancerCancer researchSenescenceLoss functionMAPK/ERK pathwayCancerProstateBiologyMedicinePI3K/AKT/mTOR pathwayInternal medicineSignal transductionPhenotypeCell biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer (CaP) is the most common cancer among adult men in the Western world. Better insight into its tumor-activating pathways may facilitate the development of targeted therapies. In this study, we show that patients who develop prostate tumors with low levels of PTEN and high levels of HER2/3 have a poor prognosis. This is functionally relevant, as targeting Her2 activation to the murine prostate cooperates with Pten loss and drives CaP progression. Mechanistically, this is associated with activation of the MAPK pathway and abrogation of the Pten loss-induced cellular senescence program. Importantly, inhibition of MEK function strongly suppressed proliferation within these tumors by restoring the Pten loss-induced cellular senescence program. Taken together, these data suggest that stratification of CaP patients for HER2/3 and PTEN status could identify patients with aggressive CaP who may respond favorably to MEK inhibition.

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 enseignants0,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations62
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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