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Enregistrement W2928270062 · doi:10.1158/1541-7786.mcr-18-1101

Whole-Genome and Transcriptional Analysis of Treatment-Emergent Small-Cell Neuroendocrine Prostate Cancer Demonstrates Intraclass Heterogeneity

2019· article· en· W2928270062 sur OpenAlexaff
Rahul Aggarwal, David A. Quigley, Jiaoti Huang, Li Zhang, Tomasz M. Beer, Matthew B. Rettig, Rob E. Reiter, Martin Gleave, George Thomas, Adam Foye, Denise Playdle, Paul Lloyd, Kim N., Christopher P. Evans, Primo N. Lara, Felix Y. Feng, Joshi J. Alumkal, Eric J. Small

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésProstate cancerGenomeBiologyCancer researchCancerComputational biologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Therapeutic resistance in metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) can be accompanied by treatment-emergent small-cell neuroendocrine carcinoma (t-SCNC), a morphologically distinct subtype. We performed integrative whole-genome and -transcriptome analysis of mCRPC tumor biopsies including paired biopsies after progression, and multiple samples from the same individual. t-SCNC was significantly less likely to have amplification of AR or an intergenic AR-enhancer locus, and demonstrated lower expression of AR and its downstream transcriptional targets. Genomic and transcriptional hallmarks of t-SCNC included biallelic loss of RB1, elevated expression levels of CDKN2A and E2F1, and loss of expression of the AR and AR-responsive genes including TMPRSS2 and NKX3-1. We identified three tumors that converted from adenocarcinoma to t-SCNC and demonstrate spatial and temporal intrapatient heterogeneity of metastatic tumors harboring adenocarcinoma, t-SCNC, or mixed expression phenotypes, with implications for treatment strategies in which dual targeting of adenocarcinoma and t-SCNC phenotypes may be necessary. Implications: The t-SCNC phenotype is characterized by lack of AR enhancer gain and loss of RB1 function, and demonstrates both interindividual and intraindividual heterogeneity. Visual Overview: http://mcr.aacrjournals.org/content/molcanres/17/6/1235/F1.large.jpg.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations79
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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