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Enregistrement W2475073020 · doi:10.3233/cbm-160644

MMS19 as a potential predictive marker of adjuvant chemotherapy benefit in resected non-small cell lung cancer

2016· article· en· W2475073020 sur OpenAlexaff
Julien Adam, Tony Sourisseau, Ken A. Olaussen, Angélique Robin, Chang‐Qi Zhu, Alexandre Templier, Alexandre Civet, Philippe Girard, Vladimir Lazar, Pierre Validire, Ming‐Sound Tsao, Jean‐Charles Soria, Benjamin Besse

Notice bibliographique

RevueCancer Biomarkers · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésCisplatinMedicineOncologyPredictive markerInternal medicineLung cancerChemotherapyAdjuvantAdjuvant chemotherapyCancerCancer researchBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Resectable non-small cell lung cancer (NSCLC) treatment options most often consist of surgical resection along with adjuvant chemotherapy (ACT). The benefit of ACT however is modest and is accompanied by important side effects. OBJECTIVE: One central quest in the field is therefore the identification of a predictive marker of the response to ACT. METHODS: We applied an unbiased approach based on high content analysis of expression data generated from a discovery patient cohort. RESULTS: We identified MMS19, a component of the cytoplasmic Iron-Sulfur Assembly (CIA) machinery important for the Nucleotide Excision Repair (NER) pathway as a pivotal gene for cisplatin toxicity. We then confirmed the association between MMS19 expression and the response to Cisplatin treatment in a panel of NSCLC cell lines. Finally we validated these pre-clinical data in a subgroup of JBR.10 trial patients through a hypothesis-driven analysis, and showed that MMS19 levels associated with ACT benefit. CONCLUSIONS: We therefore propose the expression level of MMS19 as a candidate predictive marker of ACT benefit in resected NSCLC patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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