Serum insulin-like growth factor-1 levels in response to dasatinib-based regimens in bone-metastatic prostate cancer.
Notice bibliographique
Résumé
166 Background: Dasatinib, an inhibitor of Src-family kinases, combined with docetaxel in men with castrate-resistant prostate cancer (CRPC), affects bone turnover markers. Only a subset of men benefit from this therapy, and predictive markers are lacking. We hypothesized a role for insulin-like growth factor-1 (IGF-1) as a predictive marker, since IGF-1 is important in both prostate cancer (PCa) progression and bone development. Hence, we determined the association of IGF-1 expression to treatment response, and whether this expression resulted from tumor cells, the microenvironment, or their interactions. Methods: We first measured serum IGF-1 levels in men with CRPC treated with dasatinib plus docetaxel. To investigate the source of IGF-1, we utilized different mouse models harboring human PCa cells, and used species-specific IGF-1 ELISA kits (mouse vs. human). Results: In men with CRPC, an increase in IGF-1 levels after one cycle of treatment is associated with a higher response rate and longer duration of treatment with docetaxel and dasatinib. Xenograft experiments with subcutaneous, and intratibial injection of PCa cells and treatment of mice with dasatinib-based combinations suggest that direct interaction of PCa cells with bone microenvironment is necessary for IGF-1 induction, is entirely host-derived, and occurs only in mice that respond to dasatinib-based therapy. Conclusions: Our results support a role for serum IGF-1 as a potential biomarker for dasatinib-based combination treatments in CRPC. Inoculation of human PCa cells into murine hosts was essential in determining that IGF-1 results from the bone microenvironment. Further studies are warranted to validate these findings in a larger cohort of patients in a prospective manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».