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Enregistrement W4408805959 · doi:10.14740/wjon2514

Comprehensive Investigation of a Tyrosine Kinase Inhibitor-Resistant Gene <i>Zeste White 10</i> in Hepatocellular Carcinoma

2025· article· en· W4408805959 sur OpenAlexvenueno aff
Huang Qing, Guangxie Zhang, Quanping Su, Qian Lin, Shanshan Li, Han He, Yong Tang, Yi‐Wu Dang, Gang Chen, Rong‐Rong He

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePhagocytosis and Immune Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaTyrosine-kinase inhibitorCancer researchGeneOncologyInternal medicineGeneticsCancerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Tyrosine kinase inhibitors (TKIs) are first-line therapies for hepatocellular carcinoma (HCC), but the drug resistance restricts the long-term clinical outcomes. This study aimed to investigate the expression patterns and possible clinical significance of a TKI-resistant gene zeste white 10 (ZW10) in HCC. Methods: Clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR) screening was conducted to obtain TKI-resistant genes. Pan-cancer analysis was employed to analyze the expression landscape of the critical TKI-resistant gene ZW10. Transcriptional expression data for ZW10 were obtained from 76 centers, including 3,312 HCC samples and 2,703 noncancerous tissues. A summary receiver operating characteristic (SROC) curve was built to evaluate ZW10 expression characteristics in HCC. Unpaired two-sample Wilcoxon method was conducted to analyze ZW10 expression levels in HCC of various etiologies. Univariate Cox method was employed to assess the prognostic value of ZW10. Moreover, the gene function within HCC cell lines, the TKI treatment responses, key pathways, and tumor microenvironment of ZW10 were bioinformatically investigated. Drug prediction and molecular docking techniques were used to explore the potency of ZW10 as a novel therapeutic target. Results: The abundance of small guide RNA (sgRNA) corresponding to ZW10 gene was decreased in the whole genome CRISPR knockout library (LogFC = -1.19), indicating that ZW10 may participate in TKI resistance. The differential expression landscape of ZW10 was found in various malignancies including HCC, which was associated with poorer prognosis. Pooled standardized mean difference (SMD) of ZW10 mRNA expression was 0.47 (95% confidence interval (CI): 0.32 - 0.63), the area under SROC was 0.76 (95% CI: 0.72 - 0.79), the sensitivity was 0.63 (95% CI: 0.53 - 0.72), and the specificity was 0.77 (95% CI: 0.67 - 0.84). ZW10 was investigated significant for the growth of HCC cells. Nucleocytoplasmic transport was the possible pathway that ZW10 involved. High level of ZW10 was reversely associated with TKI responses and the abundance of immune cell infiltration. Mocetinostat and capecitabine were predicted to be the potential inhibitors targeting ZW10 with a minimum binding energy of -8.2 and -7.1 kcal/mol, respectively. Conclusions: ZW10 is considered a TKI-resistant and tumor-supportive gene, which is also a promising novel prognostic biomarker for HCC or a therapeutic target for overcoming TKI resistance.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 GPT0,258
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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