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Enregistrement W2561130337 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-16-1952

A Case-Matched Gender Comparison Transcriptomic Screen Identifies eIF4E and eIF5 as Potential Prognostic Markers in Male Breast Cancer

2016· article· en· W2561130337 sur OpenAlexaff
Matthew P. Humphries, Sreekumar Sundara Rajan, Alastair Droop, Charlotte A.B. Suleman, Carmine Carbone, Cecilia Nilsson, Hedieh Honarpisheh, Gábor Cserni, Jo Dent, Laura Fulford, Lee B. Jordan, J. Louise Jones, Rani Kanthan, Maria Litwiniuk, Anna Di Benedetto, Marcella Mottolese, Elena Provenzano, Sami Shousha, Mark Stephens, Rosemary A. Walker, Janina Kulka, Ian O. Ellis, Margaret Jeffery, Helene Thygesen, Vera Cappelletti, Maria Grazia Daidone, Ingrid Hedenfalk, Marie-Louise Fjällskog, Davide Melisi, Lucy F. Stead, Abeer M. Shaaban, Valerie Speirs

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMale Breast Health Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCancerfondenUniversity of LeedsBreast Cancer Research TrustBreast Cancer Campaign
Mots-clésBreast cancerTranscriptomeOncologyMedicineCancerBiologyInternal medicineCancer researchGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose: Breast cancer affects both genders, but is understudied in men. Although still rare, male breast cancer (MBC) is being diagnosed more frequently. Treatments are wholly informed by clinical studies conducted in women, based on assumptions that underlying biology is similar. Experimental Design: A transcriptomic investigation of male and female breast cancer was performed, confirming transcriptomic data in silico. Biomarkers were immunohistochemically assessed in 697 MBCs (n = 477, training; n = 220, validation set) and quantified in pre- and posttreatment samples from an MBC patient receiving everolimus and PI3K/mTOR inhibitor. Results: Gender-specific gene expression patterns were identified. eIF transcripts were upregulated in MBC. eIF4E and eIF5 were negatively prognostic for overall survival alone (log-rank P = 0.013; HR = 1.77, 1.12–2.8 and P = 0.035; HR = 1.68, 1.03–2.74, respectively), or when coexpressed (P = 0.01; HR = 2.66, 1.26–5.63), confirmed in the validation set. This remained upon multivariate Cox regression analysis [eIF4E P = 0.016; HR = 2.38 (1.18–4.8), eIF5 P = 0.022; HR = 2.55 (1.14–5.7); coexpression P = 0.001; HR = 7.04 (2.22–22.26)]. Marked reduction in eIF4E and eIF5 expression was seen post BEZ235/everolimus, with extended survival. Conclusions: Translational initiation pathway inhibition could be of clinical utility in MBC patients overexpressing eIF4E and eIF5. With mTOR inhibitors that target this pathway now in the clinic, these biomarkers may represent new targets for therapeutic intervention, although further independent validation is required. Clin Cancer Res; 23(10); 2575–83. ©2016 AACR.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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