Plasma Cytokine Levels and Cytokine Genetic Polymorphisms in Patients with Metastatic Breast Cancer Receiving High-Dose Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Differences in the baseline levels of serum cytokines or in single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in cytokine genes may be useful to predict outcomes for patients being treated for metastatic breast cancer. We have measured the plasma levels and characterized individual SNPs for IL-1RA, IL-1β, IL-2, IL-6 and TNFα in 130 patients with metastatic breast cancer treated with high-dose chemotherapy. Patients were treated with high-dose cyclophosphamide (Group 1, 74 patients) or high-dose paclitaxel-containing regimens (Group 2, 56 patients). A high plasma level of IL-1RA and a SNP in the IL-1RA gene indicated a better prognosis for patients in Group 1 (but not Group 2). However, the level of plasma IL-1RA did not correlate with the SNP genotype. A high plasma level of IL-6 or TNFα indicated a poorer outcome for patients in Group 1 although the SNP genotypes for the IL-6 and TNFα SNPs were not associated with differences in outcome. The plasma levels of IL-1β and IL-2 and the genotype of the IL-1β SNPs did not indicate differences in outcome. Although, individually, plasma levels of cytokine or “risk” SNP genotypes may not indicate outcome, in combination there was an increased trend to predict outcome for patients treated with high-dose cyclophosphamide but not high-dose paclitaxel. These results suggest that the immune cytokines may be useful as prognostic biomarkers in the treatment of patients with metastatic breast cancer treated with different types of chemotherapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».