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Enregistrement W2988030531 · doi:10.1016/s0167-8140(19)33327-4

40 Canagliflozin, a New Anti-Diabetic Agent Targeting Cellular Metabolism, Suppresses Survival and Enhances the Response of Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC) to Radiotherapy

2019· article· en· W2988030531 sur OpenAlexafffund
Olga‐Demetra Biziotis, Evangelia E. Tsakiridis, Lindsay A. Broadfield, Thomas J. Farrell, Gabe Menjolian, Tammy Mathurin, Bassem Mekhaeil, Panagiotis Zacharidis, Paola Muti, Bassam Abdulkarim, Gregory R. Steinberg, Theodoros Tsakiridis

Notice bibliographique

RevueRadiotherapy and Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensMcGill UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalMcGill UniversityCanadian Institutes of Health ResearchHamilton Health Sciences
Mots-clésCanagliflozinMedicineOncologyRadiation therapyCancer researchInternal medicineLung cancerDiabetes mellitusType 2 diabetesEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CARO-ASM 2019 prostatic adenocarcinomas: most are multi-focal and harbour multiple sub-clonal populations.Herein, we determined the robustness of three validated DNA-based genomic biomarkers to intratumoural heterogeneity, and their association with the respective clinical phenotype. Materials and Methods:After obtaining Institutional approval, we queried a prospective registry including 1,054 patients with high-risk prostate cancer who underwent RP between 2001-2013.A case-control cohort (n=42) risk-matched by clinicopathologic prognostic indices was derived, comprising 21 patients that developed early biochemical recurrence (eBCR; <18 months after RP), and 21 with long-term control (LTC; >48 months after RP).Then, we dissected multiple distinct tumour foci per patient (average 3 foci), leading to a total of 119 samples for genomic profiling.For each focus, three genomic DNA-based biomarker scores were calculated: percentage of genome with a copy number aberration (PGA), a 100-loci biomarker, and an optimized 31-loci biomarker derived from the previous.For each patient and biomarker, we considered three scenarios: sampling of only the lowest-score region, the highest-score region, or sampling of all foci and use the mean score across them. Results:We observed high intra-patient genomic divergence between the least and most altered tumour sample, in average representing 6.15% of the genome (i.e. gain or loss of approximately an entire chromosome).Nevertheless, all three biomarkers successfully distinguished eBCR from LTC in this case-control cohort, regardless of which focus, or way of summarizing foci was used: PGA, 100-and 31-loci scores separated the two clinical phenotypes with an AUC ranging from 0.75-0.80,0.76-0.85and 0.76-0.80respectively.No statistical difference between AUCs was observed.Similarly, on time-to-event analyses (Cox proportional hazards modeling) all three biomarkers were significantly associated with BCR-free survival independent of how different foci were summarized.Conclusions: Genomic heterogeneity within patients is very large, and translates in differences in DNA-biomarker scores.Nonetheless, despite the theoretical impact on prognostication, all three genomic biomarkers evaluated were spatially robust and accurately predicted eBCR.Our study provocatively suggests that individual samples may be adequate in patients with high-risk disease.The validity and implications of this findings in patients with low-and intermediate-risk disease, and other genomic biomarkers warrants further investigation.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,268 · 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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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