MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2736306524

Novel Biomarkers for Prostate Cancer Progression

2017· article· en· W2736306524 sur OpenAlexaboutno aff
John D. Kelly, Ingrid Qemo, Abedalrhman Alkhateeb, Iman Rezaeian, Dora Cavallo‐Medved, Luis Rueda, Lisa A. Porter

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerCancerMedicineProstateOncologyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer is the most frequently diagnosed type of cancer in Canadian men, with 1 in every 8 men being diagnosed with it at some point in their life. It is, however, often very manageable if detected early enough. Determining which patients have a high potential for progression remains a significant barrier in the treatment of this disease. Using data collected from prostate cancer patients, the University of Windsor computer science department developed technology to isolate novel RNA splice variants that are differentially expressed through progression of prostate cancer. This could indicate a mechanism by which prostate cancer evolves and could provide valuable prognostic markers. To validate the biological significance of these RNA variants, RNA was collected from prostate cells at various stages of progression to aggressive, androgen-independent cancer. Expression of the various transcript variants was analyzed using quantitative-real-time-PCR. One particular splice variant that has emerged as potentially important is from the WWP2 gene, an E3 ubiquitin ligase which has previously been shown to down-regulate the tumour suppressor PTEN. We have demonstrated that protein expression patterns mimic that of the RNA transcript, being increased abruptly at stage III prostate cancer. We are currently investigating how this specific splice pattern can alter WWP2 expression by knocking down expression of the transcript and testing the effects on cell growth and proliferation through various cell culture assays. Expression profiles of these splice variants could act as important biomarkers indicating the severity and likelihood of progression. This could be an invaluable tool in preventing overtreatment leaving life-long side effects of treatment for cancers not likely to progress. Furthermore targeting some of the gene products, like WWP2, may represent a valuable treatment option for aggressive late stage cancers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarship at UWindsor (University of Windsor)→Même sujetProstate Cancer Treatment and Research→Travaux en français237 207→