Comprehensive Genomic Profiling of Recurrent Classic Glioblastoma in a Patient Surviving Eleven Years Following Antineoplaston Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Most patients with recurrent glioblastoma (RGBM) die within 6 months regardless of treatment. In phase II studies of Antineoplaston A10 and AS2-1 injections (ANP), our investigators have reported objective responses and long-term survival in RGBM. Using a next-generation sequencing (NGS) based assay of 343 cancer-related genes and introns, comprehensive genomic profiling of tumor tissue obtained from a RGBM patient (who remains alive and well) was performed 11 years after diagnosis and permitted assignment of the patient’s RGBM to the classical subgroup. The most important genomic alterations included amplification of epidermal growth factor receptor (EGFR), cyclin-dependent kinase inhibitor 2A and 2B (CDKN2A/B), loss of phosphatase and tensin homolog (PTEN) and telomerase reverse transcriptase (TERT) mutation. An analysis of the signaling networks and other targets of ANP therapy was recently performed and presented in this publication. Based on our findings, patients with classical RGBM have a reasonable possibility of responding to ANP therapy and experiencing long-term survival. It is proposed that this subgroup of RGBM patients be enrolled in a genomics-driven clinical trial of ANP therapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».