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Enregistrement W4234150380 · doi:10.1089/thy.2016.29027.abstracts

Short Call Abstracts

2016· article· en· W4234150380 sur OpenAlexaff
Ana Lopez-Campistrous, Esther Ekpe Adewuyi, Martin Benesch, Yi‐An Ko, Raymond Lai, Aducio Thiesen, James Dewald, P Wang, Karen Chu, Sunita Ghosh, David Williams, Larissa J. Vos, David N. Brindley, Tara McMullen, Guodong Fu, Olena Polyakova, Adam H. Hsieh, Christine Macmillan, Ranju Ralhan, P. G. Walfish, Rozita Bagheri‐Yarmand, Michelle D. Williams, Elizabeth G. Grubbs, Robert F. Gagel, Allan Carlé, Peter Laurberg, Rudi Steffensen, Jens Faber, Birte Nygaard, Naoko Arata, Shinya Ito, Eisuke Inoue, Yuko Ohashi, H Onose, S. Kubota, Kenjiro Kosaki, Rika Kosaki, Junichi Tajiri, Yoh Hidaka, Shuji Fukata, Naoko Momotani, Hiroyuki Yoshikawa, Atsuko Murashima, M. Schlumberger, Isabelle Borget, Bogdan Catargi, Désirèe Deandreis, Slimane Zerdoud, Stéphane Bardet, Darian Rusu, Yann Godbert, Laurence Leenhardt, Claire Schvartz, Pierre Véra, Olivier Morel, D. Benisvy, Claire Bournaud, M-E Toubert, A. Kelly, Sophie Leboulleux, Shiping Chen, Xiaoyang Zhou, Huijuan Zhu, Hongbo Yang, Fengying Gong, Lei Wang, M. Zhang, Ying Jiang, Yan Chen, J Li, Qing Wang, S Zhang, Hui Pan

Notice bibliographique

RevueThyroid · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dedifferentiation of follicular cells is a central event in resistance to radioactive iodine and patient mortality in papillary thyroid carcinoma (PTC). We used six different thyroid cell lines, human primary cultures and SCID mouse xenograft models to explore how PDGFRa alters follicular cell differentiation as defined by TTF1, Pax8 expression and iodide transport. Confocal microscopy, invasion assays and 3D culture defined TTF1 subcellular targeting and cell phenotype. Immunohistochemistry on patient tissue arrays (n = 287) with matching clinical data (follow-up period 11 years) were used to map out recurrence rates as a function of PDGFRa and cytoplasmic TTF1 expression. We reveal that PDGFRa has a unique role in driving aggressive disease in PTC through a double-hit on follicular cells. First, PDGFRa specifically drives dedifferentiation by disrupting the transcriptional activity of TTF1. PDGFRa activation dephosphorylates TTF1 consequently shifting the localization of this transcription factor from the nucleus to the cytoplasm. Disrupted TTF1 function creates an invasive phenotype that lacks thyroglobulin production and sodium iodide symporter function. Patients exhibiting PDGFRa at time of diagnosis are three times more likely to exhibit nodal metastases and are 18 times more likely to recur within 5 years than those patients lacking PDGFRa expression. Moreover, high levels of PDGFRa and low levels of nuclear TTF1 predict resistance to radioactive iodine therapy. Secondly, PDGFRa transforms PTC cell lines as documented by cytoskeletal rearrangement, increased migratory potential, the formation of invadopodia and through the epithelial-mesenchymal transition by impressive augmentation of Snail and Slug expression. Crenolanib, a small molecule inhibitor of PDGFRa reverses these phenotypic changes. Moreover, we demonstrate in SCID xenografts that crenolanib treatment restores iodide transport and decreases tumor burden by more than 50%. We demonstrate that PDGFRa drives PTC metastases by disrupting TTF1 function and mediating the epithelial-mesenchymal transition. Focused inhibition of PDGFRa, combined with radioactive iodine, represents a new avenue for treating patients with aggressive variants of PTC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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