LC-based targeted metabolomics analysis of nucleotides and identification of biomarkers associated with chemotherapeutic drugs in cultured cell models
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of mammalian cells with chemotherapeutic drugs can result in perturbations of nucleotide pools. Monitoring these perturbations in cultured tumor cells from human sources is useful for assessment of the effect of drug therapy and a better understanding of the mechanism of action of these drugs. In this study, three classes of chemotherapeutic drugs with different mechanisms of action were used in the development of drug-treated cell models. The LC-based targeted metabolomics analysis of nucleotides in cells of the control group and the drug-treated group was carried out. Several data processing methods were combined for the identification of potential biomarkers associated with the action of drugs, including one-way analysis of variance, principal component analysis, and receiver operating characteristic curves. Intriguingly, tumor cells of both the control group and the drug-treated groups can be distinguished from each other, and several variables were recognized as potential biomarkers, such as ATP, GMP, and UDP for antimetabolite agents, ATP, GMP, and CTP for DNA-damaging agents, as well as GMP, ATP, UDP, and GDP for the mitotic spindle agents. Further validation of the potential biomarkers was performed using the receiver operating characteristic curve. Considering their corresponding area under the curve, which was larger than 0.9, it can be concluded that GMP and ATP are the best potential biomarkers for DNA-damaging drugs, as well as GMP, ATP, and UDP for the other two classes of drugs. This limited nucleotide approach cannot completely distinguish the mechanisms of the nine drugs, but it provides preliminary evidence for the role of pharmacometabolomics in the preclinical development of drugs at least.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».