Characterisation of the Phosphatidylinositol 3-Kinase Pathway in Non-Small Cell Lung Cancer Cells Isolated from Pleural Effusions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We hypothesised that it was possible to quantify phosphorylation of important nodes in the phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K) pathway in cancer cells isolated from pleural effusions of patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) and study their correlation to somatic mutations and clinical outcomes. MATERIALS AND METHODS: Cells were immunomagnetically separated from samples of pleural effusion in patients with NSCLC. p-AKT, p-S6K and p-GSK3β levels were quantified by ELISA; targeted next-generation sequencing was used to characterise mutations in 26 genes. RESULTS: It was possible to quantify phosphoproteins in cells isolated from 38/43 pleural effusions. There was a significant correlation between p-AKT and p-S6K levels [r = 0.85 (95% confidence interval 0.73-0.92), p < 0.0001], but not p-AKT and p-GSK3β levels [r = 0.19 (95% confidence interval -0.16 to 0.5), p = 0.3]. A wide range of mutations was described and p-S6K was higher in samples that harboured at least one mutation compared to those that did not (p = 0.03). On multivariate analysis, p-S6K levels were significantly associated with poor survival (p < 0.01). CONCLUSION: Our study has shown a correlation between p-AKT levels and p-S6K, but not GSK3β, suggesting differences in regulation of the distal PI3K pathway by AKT. Higher p-S6K levels were associated with adverse survival, making it a critically important target in NSCLC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».