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Enregistrement W3147172847 · doi:10.1158/0008-5472.sabcs13-bs01-1

Abstract BS01-1: Genetic and non-genetic mechanisms contribute to longterm clonal growth dynamics and therapy resistance

2013· article· en· W3147172847 sur OpenAlexaff
John E. Dick

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSomatic evolution in cancerGenetic heterogeneityBiologyCancer stem cellEpigeneticsStem cellGeneticsGeneCancerLeukemiaTumor progressionCancer researchPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The cellular and molecular basis for intra-tumoral heterogeneity is poorly understood. Tumor cells can be genetically diverse due to mutations and clonal evolution resulting in intra-tumoral functional heterogeneity. Often proposed as mutually exclusive, cancer stem cell (CSC) models postulate that tumors are cellular hierarchies sustained by CSC heterogeneity due to epigenetic differences (i.e. long term tumor propagation only derives from CSC). Two lines of evidence support the CSC model in leukemia. We have recently developed gene signatures specific to either AML LSC or normal HSC and found they share a set of genes that define a common stemness program. Only these stem cell related gene signatures were significant independent predictors of patient survival in large clinical databases. Thus, determinants of stemness influence clinical outcome of AML across a spectrum of mutations indicating that many genetic abnormalities coalesce around stem cell properties. Second, we have carried out a series of combined genetic and functional studies of the LSC from either B-ALL or AML that point to commonalities between clonal evolution and CSC models of cancer. LSC from diagnostic patient samples were genetically diverse and reconstruction of their genetic ancestry showed that multiple LSC subclones were related through a complex branching evolutionary process. The discovery that specific genetic events influence L-IC frequency and that genetically distinct L-IC evolve through a complex evolutionary process indicates that genetic and functional heterogeneity are highly inter-related. Finally, we have also begun to study paired diagnostic (Dx) and relapse (Rx) samples and found that rare Dx subclones are chemotherapy resistant and become enriched at Rx. Collectively, our study points to the need to develop therapies that effective target all genetic subclones present in a tumor and also ensure that cells possessing stemness properties are eliminated to prevent further evolution and recurrence. Citation Information: Cancer Res 2013;73(24 Suppl): Abstract nr BS01-1.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,289 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
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