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Enregistrement W4403585507 · doi:10.1186/s12885-024-13037-4

Azacytidine treatment affects the methylation pattern of genomic and cell-free DNA in uveal melanoma cell lines

2024· article· en· W4403585507 sur OpenAlexafffund
Sarah Tadhg Ferrier, Mingyang Li, Julia V. Burnier

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMcGill University Health CentreMcGill University
Mots-clésSurgical oncologyDNA methylationMelanomaMedicineCancer researchCellMethylationDNAGeneticsOncologyBiologyGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Uveal melanoma (UM) is the most common primary intraocular tumour in adults, and approximately 50% of patients will develop metastasis. Epigenetic changes are a major factor in cancer progression. We aimed to determine whether methylation profiles could be altered using a DNA methyltransferase (DNMT) inhibitor in UM cell lines. METHODS: Four primary and metastatic UM cell lines were treated with azacytidine and analysed for cell proliferation, colony formation, and BAP1 protein expression. Genomic and cell-free (cf)DNA methylation were compared. RESULTS: In all cell lines, azacytidine treatment resulted in dose-dependent effects on proliferation, colony formation, and radiosensitivity. Methylation profiling revealed differences in methylation between cell lines according to BAP1 expression. Matched primary and metastatic cell lines showed very similar patterns. Alterations were seen in pathways known to be important in UM progression, such as PI3K/Akt and MAPK signaling, and in pathways involved in cancer progression, such as regulation of stemlike potential, cell motility, and invasion. These changes were maintained in genomic and cell-free DNA. CONCLUSIONS: This data suggests that DNMT inhibitors cause changes in UM cells that are maintained in cfDNA. The results suggest that targeting methylation in UM treatment and monitoring response to treatment using cfDNA methylation could be a valuable tool.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,250

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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