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Enregistrement W2171882815 · doi:10.3109/0284186x.2010.499371

Array CGH as a potential predictor of radiocurability in intermediate risk prostate cancer

2010· review· en· W2171882815 sur OpenAlexafffund
Adrian Ishkanian, Gaetano Zafarana, John Thoms, Robert G. Bristow

Notice bibliographique

RevueActa Oncologica · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesProstate Cancer CanadaU.S. Department of Defense
Mots-clésMedicineProstate cancerOncologyRadiation therapyTMPRSS2CancerInternal medicineProstatePTENBiochemical recurrenceProstatectomyDiseaseCancer researchBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer is the most common male cancer and up to one fifth of diagnosed patients will die of their disease. Current prognostic variables including T-category (of the TNM staging), the absolute or kinetics of prostatic specific antigen (PSA) and the pathologic Gleason score (GS) are utilized to place men in low, intermediate and high-risk prostate cancer risk groupings. There is great heterogeneity within the non-indolent intermediate risk group with respect to clinical response. It is therefore imperative that further genetic and other prognostic factors be identified to better individualize treatment. Somatic alterations in prostate cancer. Herein, we review the potential for somatic alterations in tumor-associated genes (based on comparative genomic hybridization (CGH) in prostate cancers to be novel prognostic, and possibly predictive, factors for prostate cancer radiotherapy response. Intermediate risk prostate cancers show alterations in a number of genes thought to be involved in radiosensitivity, DNA repair, cell death and stem cell renewal. These include deletions at 21q (TMPRSS2: ERG), 13q (RB1), 10q (PTEN), 8p (NKX3.1), additions at 8q21 (containing c-Myc)) and haplo-insufficiency for p53, PARP1, ATM and DNA-PKcs. Conclusions. The use of high-resolution CGH for fine-mapping of deletions and amplifications in pre-radiotherapy prostate cancer biopsies is feasible. Genetic alterations may delineate localized prostate cancer from systemic disease and be used as a predictive factor in that patients would be individually triaged to local (surgery versus radiotherapy) and/or adjuvant (adjuvant androgen ablation or post-operative radiotherapy) therapies in a prospective fashion to improve outcome. The knowledge of abnormal DNA repair pathways within in a given patient could allow for the judicious use of targeted agents (PARP/ATM inhibitors) as personalized medicine.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,356 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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