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Enregistrement W4236787481 · doi:10.14694/edbook_am.2013.33.e295

Aberrant Epigenetic Regulation: A Central Contributor to Lung Carcinogenesis and a New Therapeutic Target

2013· review· en· W4236787481 sur OpenAlexaff
Rosalyn A. Juergens, Charles M. Rudin

Notice bibliographique

RevueAmerican Society of Clinical Oncology Educational Book · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigenetic therapyEpigeneticsVorinostatHistone deacetylaseEpigenomeLung cancerDemethylating agentCancer epigeneticsCarcinogenesisCancer researchBiologyCancerDNA methylationTrichostatin AMedicineBioinformaticsHistoneOncologyGeneticsHistone methyltransferaseGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carcinogenesis is driven by a combination of genetic and epigenetic abnormalities. Aberrancies in gene promoter methylation patterns and histone acetylation are associated with silencing of tumor suppressor genes in lung cancer and other solid tumors. Identification of key epigenetic modifications has been shown to be prognostic in early-stage non-small cell lung cancer. Previous clinical trials aimed at modifying the epigenome with single-agent demethylating agents or histone deacetylase inhibitors given at maximally tolerated doses have provided disappointing results. A recent clinical trial using a combination of a demethylating agent and a histone deacetylase inhibitor at “epigenetically targeted” doses concomitantly has shown promising results, including a patient with a complete objective response. Biomarkers associated with this clinical trial suggest that patients who undergo robust demethylation, as detected in the peripheral blood after a month on treatment, identifies those who gain the most benefit from this novel treatment strategy. Based on observations of unusually durable responses to subsequent therapy after administration of combined epigenetic therapy, epigenetic therapy may also play a role in “priming” patients to better respond to standard cytotoxic therapy or immunotherapy. This manuscript will review the data on the role of epigenetics in lung cancer and the history of epigenetic treatments in lung cancer spanning over the last 40 years.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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