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Enregistrement W4405289266 · doi:10.14740/wjon1944

<i>ACTR10</i> Overexpression Facilitates the Progression and Tyrosine Kinase Inhibitor Resistance in Hepatocellular Carcinoma

2024· article· en· W4405289266 sur OpenAlexvenueno aff
Jie Luo, Kai Qin, Rong‐Rong He, Jian Di Li, Zhimin Huang, Bin Yin, Tong Wu, Yongheng Chen, Di Qin, Mei‐Hwan Wu, Gang Chen, Jian Jun Li, Yi Huang

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHistone Deacetylase Inhibitors Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaTyrosine-kinase inhibitorCancer researchTyrosine kinaseKinaseAcquired resistanceInternal medicineOncologyCancerReceptorCell biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In the present day, hepatocellular carcinoma (HCC) remains a formidable threat to human health. Actin-related protein 10 (ACTR10) is related to tyrosine kinase inhibitor (TKI) resistance. A comprehensive analysis of ACTR10 in HCC will further our understanding of the molecular mechanisms underlying this resistance phenomenon, shedding light on potential therapeutic strategies for combating TKI resistance in HCC. Methods: We conducted an integration of high-throughput datasets across various centers, analyzing ACTR10 expression using the Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) and assessing its implications through clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR) knockout screen. Pathogenic mechanisms were elucidated through enrichment analysis. Prognostic assessment utilized Kaplan-Meier survival and univariate Cox analyses. An integrated analysis of gene expression profiles related to TKI in HCC was conducted, and TKI resistance mechanisms were explored through enrichment analysis. Potential therapeutic drugs were identified using the Drug Gene Budger database and molecular docking techniques. Results: The standardized mean difference (SMD) of 0.34 (95% confidence interval (CI): 0.22 - 0.45, P < 0.05) and ACTR10-dependent growth in HCC cells confirm its upregulation in HCC. The area under the summary receiver operating characteristic (sROC) curve was 0.69, indicating moderate discriminative ability of ACTR10 in HCC patients. ACTR10 exerts its pro-cancer effect by influencing RNA splicing, mRNA processing and nucleocytoplasmic transport. A hazard ratio of 2.19 (95% CI: 1.56 - 3.08, P < 0.05) identifies ACTR10 as an independent prognostic risk factor. Additionally, the SMD of 0.88 (95% CI: 0.01 - 0.76, P < 0.05) validates ACTR10 as a TKI-resistance gene, mediating resistance via enhanced exocytosis, autophagy, and apoptosis in HCC patients. Trichostatin A emerges as a prospective targeted agent for HCC. Conclusion: The upregulation of ACTR10 accelerates HCC progression, promotes TKI resistance, and emerges as a prospective target for the treatment of HCC.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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