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Enregistrement W654212481 · doi:10.1200/jco.2009.27.15_suppl.1040

Gene expression differences between disseminated tumor cells and tumor cells from overt bone metastases in patients with metastatic breast cancer

2009· article· en· W654212481 sur OpenAlexaff
Reuben Broom, Eitan Amir, Thomas R. Cawthorn, Orit Freedman, David Gianfelice, David Barth, Jacqueline Galica, Derek Wang, Susan J. Done, Mark Clemons

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBone marrowMedicineOsteopontinCancer researchBreast cancerPathologyCirculating tumor cellGene expression profilingMetastasisBone metastasisCancerGeneGene expressionBiologyImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1040 Background: Despite extensive work evaluating molecular differences between primary tumors, circulating tumor cells, disseminated tumor cells (DTCs) and established metastases, it is not apparent which genetic alterations are required to form viable, independent bone metastases (BM). A major limitation in exploring the genetic differences between DTCs and established BM is the paucity of fresh BM tissue available. Methods: Ten breast cancer patients with BM underwent a CT-guided BM biopsy and a bone marrow aspiration (for DTCs). Tumor cells were enriched by immunomagnetic separation and RNA was extracted from each sample. Gene expression profiling was conducted using Illumina Human Ref-8 bead arrays. Microarray data was analyzed using BeadStudio software to identify differentially expressed genes. Ingenuity Pathway Analysis software was used to identify genes integral to specific pathways involved in tumor dissemination. Results: The yield of analyzable malignant cells from BM and bone marrow aspirates was 60% and 80%, respectively. A signature of 133 genes was identified that was differentially expressed between the two sample types. Paired analysis of samples from the same patients identified a subset of 161 genes, of which 52 overlapped with the initial unmatched signature. Several genes relevant to breast cancer metastasis to bone (i.e., osteopontin, CTGF, parathyroid hormone receptor, EGFR) were significantly over-expressed in the BM compared to the DTCs. Conclusions: Results suggest that there are specific subsets of genes, which are required for DTCs in the bone marrow to form overt BM. A number of genes identified are already known to participate in osteolytic BM formation. This signature may allow identification of patients at increased risk for developing BM. No significant financial relationships to disclose.

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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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