Systematic Review of Genetic Variation in Chromosome 5p15.33 and Telomere Length as Predictive and Prognostic Biomarkers for Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer remains the leading cause of cancer mortality worldwide. Known histomolecular characteristics and genomic profiles provide limited insight into factors influencing patient outcomes. Telomere length (TL) is important for genomic integrity and has been a growing area of interest as agents targeting telomerase are being evaluated. Chromosome 5p15.33, an established cancer susceptibility locus, contains a telomerase-regulatory gene, TERT, and CLPTM1L, a gene associated with cisplatin-induced apoptosis. This review offers a summary of the clinical utility of 5p15.33 polymorphisms and TL. A total of 621 abstracts were screened, and 14 studies (7 for 5p15.33, 7 for TL) were reviewed. Endpoints included overall survival (OS), progression-free survival (PFS), therapy response, and toxicity. Of the 23 genetic variants identified, significant associations with OS and/or PFS were reported for rs401681 (CLPTM1L), rs4975616 (TERT-CLPTM1L), and rs2736109 (TERT). Both shorter and longer TL, in tumor and blood, was linked to OS and PFS. Overall, consistent evidence across multiple studies of 5p15.33 polymorphisms and TL was lacking. Despite the potential to become useful prognostic biomarkers in lung cancer, the limited number of reports and their methodologic limitations highlight the need for larger, carefully designed studies with clinically defined subpopulations and higher resolution genetic analyses. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 25(12); 1537-49. ©2016 AACR.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».