Patient‐ and Cell Type‐Specific Heterogeneity of Metformin Response
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
Most FDA-approved drugs are not equally effective in all patients, suggesting that identification of biomarkers to predict responders to a chemoprevention agent will be needed to stratify patients and achieve maximum benefit. The goal of this study was to investigate both patient-specific and cell context-specific heterogeneity of metformin response, using fibroblast cell lines and induced pluripotent stem cells differentiated into lung epithelial lineages. We performed cell survival analysis, transcriptome and whole exome sequencing analysis on both patient-derived cell lines and cancer cell lines to assess differential metformin response and identify response genes. We found differences in response to metformin treatment across a variety of cell lines and cellular contexts, suggesting that heterogeneity may be patient- and cell type-specific. Gene expression profiling and analysis of metformin-sensitive and metformin-resistant cells identified differentially expressed genes that may be able to stratify patients into metformin responders and non-responders. Sequencing analysis found genomic alterations that correlated with metformin response. These results suggest that the identification of genomic biomarkers for patients who may respond to metformin treatment can provide an opportunity for individualizing metformin chemoprevention in the clinical setting.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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