Application of Oligonucleotide Microarrays to Assess the Biological Effects of Neoadjuvant Imatinib Mesylate Treatment for Localized Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Neoadjuvant administration of antineoplastic therapies is used to rapidly assess the clinical and biological activity of novel systemic treatments. To assess the feasibility of using microarrays to assess molecular end points following targeted treatment in a heterogeneous tumor, we measured global gene expression in localized prostate cancer before and following neoadjuvant treatment with imatinib mesylate. PATIENTS AND METHODS: Patients with intermediate-risk to high-risk prostate cancer were treated for 6 weeks with 200 to 300 mg of oral imatinib mesylate. Frozen tissue was obtained from pretreatment ultrasound-guided biopsies and posttreatment radical prostatectomy specimens. Oligonucleotide microarray analysis following laser capture microdissection (LCM) and RNA amplification was used to assess gene expression changes associated with imatinib mesylate therapy. Immunohistochemistry was used to measure protein expression of MKP1 and CD31 and to assess cellular apoptosis. RESULTS: Of the 11 patients enrolled, high-quality microarray data was obtained from both biopsies (n = 7) and radical prostatectomy specimens (n = 9). Technically introduced intrasample gene expression variability was found to be significantly less than intertumor biological variability. Large gene expression differences were observed, and the gene with the most consistent differential expression (MKP1) was validated by immunohistochemistry. Gene set enrichment analysis suggests that imatinib mesylate therapy results in apoptosis of microvascular endothelial cells, an observation anecdotally supported by immunohistochemistry. CONCLUSIONS: This study shows that high-quality microarray data can be generated using LCM and RNA amplification to discover potential mechanisms of targeted therapy in cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».