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Enregistrement W2610575140 · doi:10.1101/mcs.a001487

A germline FANCA alteration that is associated with increased sensitivity to DNA damaging agents

2017· article· en· W2610575140 sur OpenAlexafffund
David Wilkes, Verena Sailer, Hui Xue, Hongwei Cheng, Colin C. Collins, Martin Gleave, Yuzhuo Wang, Francesca Demichelis, Himisha Beltran, Mark A. Rubin, David S. Rickman

Notice bibliographique

RevueMolecular Case Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWeill Cornell Medical CollegeTerry Fox Research InstituteProstate Cancer FoundationU.S. Department of Defense
Mots-clésFANCAGermlineFanconi anemiaGermline mutationCancer researchProstate cancerBiologySomatic cellDNA repairMutationGeneticsCancerGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Defects in genes involved in DNA damage repair (DDR) pathway are emerging as novel biomarkers and targets for new prostate cancer drug therapies. A previous report revealed an association between an exceptional response to cisplatin treatment and a somatic loss of heterozygosity (LOH) of FANCA in a patient with metastatic prostate cancer who also harbored a germline FANCA variant (S1088F). Although germline FANCA mutations are the most frequent alterations in patients with Fanconi anemia, germline alterations are less common in prostate cancer. We hypothesized that the germline S1088F FANCA variant in combination with FANCA LOH was deleterious for FANCA function and contributed to the patient's exceptional response to cisplatin. We show that although it properly localizes to the nucleus, the S1088F FANCA mutant protein disrupts the FANC protein complex resulting in increased sensitivity to DNA damaging agents. Because molecular stratification is emerging as a strategy for treating men with metastatic, castrate-resistant prostate cancer harboring specific DDR gene defects, our findings suggest that more biomarker studies are needed to better define clinically relevant germline and somatic alterations.

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: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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