MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2326286020 · doi:10.1158/1538-7445.am2012-4505

Abstract 4505: Polymorphisms in <i>vascular endothelial growth factor</i> (<i>VEGF</i>) and associated receptors as prognostic and predictive factors in advanced solid tumors

2012· article· en· W2326286020 sur OpenAlexaff
Lawson Eng, Eitan Amir, Abul Kalam Azad, Steven Habbous, Anke H. Maitland‐van der Zee, Sevtap Savas, Helen Mackay, Geoffrey Liu

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBevacizumabAngiogenesisVascular endothelial growth factorMedicineOncologyInternal medicineVascular endothelial growth factor ACancer researchCancerVEGF receptorsChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Angiogenesis is an important host factor that is utilized by cancer cells to both grow and metastasize. In an attempt to halt the progression of cancer growth, new agents, such as bevacizumab, have been developed to target VEGF. Host genetic variability in the VEGF pathway may influence angiogenesis-dependent signalling during cancer development, cancer biology and therefore may impact on sensitivity to various therapies and survival. Here, we conducted a systematic review of the predictive and prognostic significance of polymorphisms in VEGF and VEGF receptor (VEGFR) and their isoforms. Materials and Methods: We performed a literature search of PubMed in July 2011 using the keywords and MeSH terms: {“angiogenesis,” “VEGF,” “VEGFR1,” “FLT1,” “KDR,” “VEGFR2,” “VEGFA,” “VEGFB,” “bevacizumab”} and “cancer” and “polymorphism”. Eligible studies were those comparing wild-type and variant polymorphisms and reporting one or more of the following outcomes: overall survival (OS), progression free survival, time to progression, time to recurrence, disease free survival, response rate or drug toxicities. Meta-analysis was performed for studies reporting identical outcome data for pre-specified polymorphisms. Results: We identified 44 prognostic studies and 12 predictive studies. There was marked inter and intra-disease site heterogeneity in the effect of polymorphisms on both outcome and response to therapy. Meta-analysis was possible for six polymorphisms (VEGF +936C>T, VEGF –460T>C, VEGF +405G>C, VEGF –1154G>A, VEGF –2578C>A and VEGF –634G>C) each of which reported the effect of wild-type and variant forms on OS. VEGF –634G>C showed a statistically significant improvement in OS (HR: 0.75, 95% CI: 0.57-0.98, p=0.03). There were non-significant associations between VEGF +936C>T with worse OS and VEGF +405G>C with improved survival (HR: 1.38, 95% CI: 0.96-1.97, p=0.08 and HR: 0.85, 95% CI: 0.72-1.01, p=0.07, respectively). There were no significant differences between homozygosity and heterozygosity for these polymorphisms. Conclusions: VEGF –634G>C appears to predict for improved outcome while VEGF +936C>T and +405G>C both show non-significant associations with outcome. These polymorphisms should be investigated in prospective studies to ensure standardization of measurement and reporting. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 4505. doi:1538-7445.AM2012-4505

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,008
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,302 · 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
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetAngiogenesis and VEGF in CancerTravaux en français237 207