EGFR Mutation Subtypes Modulate Distinct Metabolic Profiles and Clinical Outcomes in Lung Cancer: A Retrospective Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Lung cancer continues to be a leading contributor of cancer-related mortality worldwide, with non-small cell lung cancer (NSCLC) as most prevalent cases. Identification of epidermal growth factor receptor (EGFR) mutations has profoundly enhanced our understanding and treatment of NSCLC, leading to the development of precision therapies, including EGFR tyrosine kinase inhibitors (TKIs). This retrospective study analyzed EGFR mutation distributions and their effect on overall survival (OS) using data accessed from TCGA. Our analysis revealed that EGFR mutations are most prevalent in lung cancer, with L858R appearing as the most frequent mutation, followed by E746_A750del and T790M. Remarkably, OS analysis exhibited that C797S mutations were linked with the least OS, with T790M, G719S, L861Q, and G719A also displaying significantly decreased OS compared to L858R mutations. Gene set enrichment analysis (GSEA) of T790M versus L858R cases revealed significant metabolic reprogramming in T790M mutants, noticeable by upregulation of oxidative phosphorylation (CPT1A, NDUFS1), lipid metabolism (HMGCR), and mTORC1 signaling. Metabolic adaptation observed in T790M indicates elevated bioenergetic flexibility and detoxification efficiency, possibly leading to therapeutic resistance. The work underscores EGFR mutation subtypes as distinct biological entities with distinctive metabolic needs, suggesting HMGCR (statin-targetable) and PPARα agonists as probable therapeutic paths for T790M-driven resistance. These understandings support for mutation-specific treatment approach and highlight the necessity to combine metabolic pathway targeting with EGFR blockade to augment responses in lung cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».