Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
SZ
Shenli Zhang
Author with expertise in Cholangiocarcinoma
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
6
(50% Open Access)
Cited by:
2,345
h-index:
28
/
i10-index:
46
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

A comprehensive survey of genomic alterations in gastric cancer reveals systematic patterns of molecular exclusivity and co-occurrence among distinct therapeutic targets

Niantao Deng et al.Feb 7, 2012
Gastric cancer is a major gastrointestinal malignancy for which targeted therapies are emerging as treatment options. This study sought to identify the most prevalent molecular targets in gastric cancer and to elucidate systematic patterns of exclusivity and co-occurrence among these targets, through comprehensive genomic analysis of a large panel of gastric cancers.Using high-resolution single nucleotide polymorphism arrays, copy number alterations were profiled in a panel of 233 gastric cancers (193 primary tumours, 40 cell lines) and 98 primary matched gastric non-malignant samples. For selected alterations, their impact on gene expression and clinical outcome were evaluated.22 recurrent focal alterations (13 amplifications and nine deletions) were identified. These included both known targets (FGFR2, ERBB2) and also novel genes in gastric cancer (KLF5, GATA6). Receptor tyrosine kinase (RTK)/RAS alterations were found to be frequent in gastric cancer. This study also demonstrates, for the first time, that these alterations occur in a mutually exclusive fashion, with KRAS gene amplifications highlighting a clinically relevant but previously underappreciated gastric cancer subgroup. FGFR2-amplified gastric cancers were also shown to be sensitive to dovitinib, an orally bioavailable FGFR/VEGFR targeting agent, potentially representing a subtype-specific therapy for FGFR2-amplified gastric cancers.The study demonstrates the existence of five distinct gastric cancer patient subgroups, defined by the signature genomic alterations FGFR2 (9% of tumours), KRAS (9%), EGFR (8%), ERBB2 (7%) and MET (4%). Collectively, these subgroups suggest that at least 37% of gastric cancer patients may be potentially treatable by RTK/RAS directed therapies.
0
Citation617
0
Save
0

Identification of Molecular Subtypes of Gastric Cancer With Different Responses to PI3-Kinase Inhibitors and 5-Fluorouracil

Zhengdeng Lei et al.May 14, 2013
Background & AimsAlmost all gastric cancers are adenocarcinomas, which have considerable heterogeneity among patients. We sought to identify subtypes of gastric adenocarcinomas with particular biological properties and responses to chemotherapy and targeted agents.MethodsWe compared gene expression patterns among 248 gastric tumors; using a robust method of unsupervised clustering, consensus hierarchical clustering with iterative feature selection, we identified 3 major subtypes. We developed a classifier for these subtypes and validated it in 70 tumors from a different population. We identified distinct genomic and epigenomic properties of the subtypes. We determined drug sensitivities of the subtypes in primary tumors using clinical survival data, and in cell lines through high-throughput drug screening.ResultsWe identified 3 subtypes of gastric adenocarcinoma: proliferative, metabolic, and mesenchymal. Tumors of the proliferative subtype had high levels of genomic instability, TP53 mutations, and DNA hypomethylation. Cancer cells of the metabolic subtype were more sensitive to 5-fluorouracil than the other subtypes. Furthermore, in 2 independent groups of patients, those with tumors of the metabolic subtype appeared to have greater benefits with 5-fluorouracil treatment. Tumors of the mesenchymal subtype contain cells with features of cancer stem cells, and cell lines of this subtype are particularly sensitive to phosphatidylinositol 3-kinase−AKT−mTOR inhibitors in vitro.ConclusionsBased on gene expression patterns, we classified gastric cancers into 3 subtypes, and validated these in an independent set of tumors. The subgroups have differences in molecular and genetic features and response to therapy; this information might be used to select specific treatment approaches for patients with gastric cancer. Almost all gastric cancers are adenocarcinomas, which have considerable heterogeneity among patients. We sought to identify subtypes of gastric adenocarcinomas with particular biological properties and responses to chemotherapy and targeted agents. We compared gene expression patterns among 248 gastric tumors; using a robust method of unsupervised clustering, consensus hierarchical clustering with iterative feature selection, we identified 3 major subtypes. We developed a classifier for these subtypes and validated it in 70 tumors from a different population. We identified distinct genomic and epigenomic properties of the subtypes. We determined drug sensitivities of the subtypes in primary tumors using clinical survival data, and in cell lines through high-throughput drug screening. We identified 3 subtypes of gastric adenocarcinoma: proliferative, metabolic, and mesenchymal. Tumors of the proliferative subtype had high levels of genomic instability, TP53 mutations, and DNA hypomethylation. Cancer cells of the metabolic subtype were more sensitive to 5-fluorouracil than the other subtypes. Furthermore, in 2 independent groups of patients, those with tumors of the metabolic subtype appeared to have greater benefits with 5-fluorouracil treatment. Tumors of the mesenchymal subtype contain cells with features of cancer stem cells, and cell lines of this subtype are particularly sensitive to phosphatidylinositol 3-kinase−AKT−mTOR inhibitors in vitro. Based on gene expression patterns, we classified gastric cancers into 3 subtypes, and validated these in an independent set of tumors. The subgroups have differences in molecular and genetic features and response to therapy; this information might be used to select specific treatment approaches for patients with gastric cancer.
0
Citation402
0
Save
0

Machine Learning-Driven Methods for Nanobody Affinity Prediction

Hua Feng et al.Nov 19, 2024
Because of their high affinity, specificity, and environmental stability, nanobodies (Nbs) have continuously received attention from the field of biological research. However, it is tough work to obtain high-affinity Nbs using experimental methods. In the current study, 12 machine learning algorithms were compared in parallel to explore the potential patterns between Nb-ligand affinity and eight noncovalent interactions. After model comparison and optimization, four optimized models (SVMrB, RotFB, RFB, and C50B) and two stacked models (StackKNN and StackRF) based on nine uncorrelated (correlation coefficient <0.65) optimized models were selected. All the models showed an accuracy of around 0.70 and high specificity. Compared to the other models, RotFB and RFB were not capable of predicting nonaffinitive Nbs with lower precision (<0.44) but showed higher sensitivity at 0.6761 and 0.3521 and good model robustness (F1 score and MCC values). On the contrary, SVMrB, C50B, and StackKNN were able to effectively predict the future nonaffinitive Nbs (specificity >0.92) and reduce the number of true affinitive Nbs (precision >0.5). On the other hand, StackRF showed intermediate model performance. Furthermore, an in-depth feature analysis indicated that hydrogen bonding and aromatic-associated interactions were the key noncovalent interactions in determining Nb-ligand binding affinity. In summary, the current study provides, for the first time, a tool that can effectively predict whether there is an affinity between nanobodies and their intended ligands and explores the key factors that influence their affinity, which could improve the screening and design process of Nbs and accelerate the development of Nb drugs and applications.