A Case-Matched Gender Comparison Transcriptomic Screen Identifies eIF4E and eIF5 as Potential Prognostic Markers in Male Breast Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle