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Enregistrement W2767284462 · doi:10.1093/neuonc/nox168.411

GENE-38. DISRUPTED ENDOTHELIAL CELL GENE EXPRESSION PROFILE PREDICTS GBM CLINICAL RESPONSE TO ANTI-ANGIOGENIC THERAPY

2017· article· en· W2767284462 sur OpenAlexaff
Tansy Zhao, Julie Metcalf, Yasin Mamatjan, Ken Aldape, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngiogenesisCancer researchGenetic enhancementMesenchymal stem cellVascular endothelial growth factorBiologyGene expressionMedicinePathologyGeneImmunologyVEGF receptorsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glioblastoma (GBM) is one of the most aggressive adult brain tumors, with the histopathologic hallmark of increased abnormal vasculature. While anti-angiogenesis therapy had shown value in pre-clinical and early clinical studies, in particular targeting vascular endothelial growth factor (VEGF), the durability of response to anti-angiogenic therapy varies and hence efficacy remains a limitation. There is data to suggest that certain subtypes of GBM however have a more effective response to anti-angiogenic therapy. Therefore, there is a need to identify prognostic markers that can determine the subpopulation of GBM patients that response to AA therapy. We established five genetic expression profiles (group A~E) by stimulating endothelial cells (ECs) with different combinations of ionizing radiation (IR) and mesenchymal stem cells (MSCs) before performing angiogenesis array analysis. Bioinformatics analysis of Group A~E identified the combination of HGF and CXCL10 alterations as the differentiators that separated the AVAglio patients into 3 groups (group 1~3). We found that GBM patients with high HGF and low CXCL10 levels had the worst clinical response to AA therapy. Further qPCR analysis of gene expression levels among different cell types revealed that GBM cells have the highest expression of HGF and the lowest expression of CXCL10 relative to ECs. Similar trend were detected in MSCs relative to ECs but to a lesser degree. Thus we propose that such genetic parameter in GBM could potentially be a prognostic marker for AA therapy.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

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