An Epigenomic Approach to Improving Response to Neoadjuvant Cisplatin Chemotherapy in Bladder Cancer
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Notice bibliographique
Résumé
Bladder cancer is among the five most common cancers diagnosed in the Western world and causes significant mortality and morbidity rates in affected patients. Therapeutic options to treat the disease in advanced muscle-invasive bladder cancer (MIBC) include cystectomy and chemotherapy. Neoadjuvant cisplatin-based combination chemotherapy is effective in MIBC; however, it has not been widely adopted by the community. One reason is that many patients do not respond to neoadjuvant chemotherapy, and no biomarker currently exists to identify these patients. It is also not clear whether a strategy to sensitize chemoresistant patients may exist. We sought to identify cisplatin-resistance patterns in preclinical models of bladder cancer, and test whether treatment with the epigenetic modifier decitabine is able to sensitize cisplatin-resistant bladder cancer cell lines. Using a screening approach in cisplatin-resistant bladder cancer cell lines, we identified dysregulated genes by RNA sequencing (RNAseq) and DNA methylation assays. DNA methylation analysis of tumors from 18 patients receiving cisplatin-based chemotherapy was used to confirm in vitro results. Cisplatin-resistant bladder cancer cells were treated with decitabine to investigate epigenetic sensitization of resistant cell lines. Our results show that HOXA9 promoter methylation status is associated with response to cisplatin-based chemotherapy in bladder cancer cell lines and in metastatic bladder cancer. Bladder cancer cells resistant to cisplatin chemotherapy can be sensitized to cisplatin by the DNA methylation inhibitor decitabine. Our data suggest that HOXA9 promoter methylation could serve as potential predictive biomarker and decitabine might sensitize resistant tumors in patients receiving cisplatin-based chemotherapy.
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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.
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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 découle