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Innovations & Thérapeutiques en Oncologie

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Sélection et décryptage Volume 5, numéro 1, Janvier-Février 2019

Figure 1 Degré de « disruption » apporté par un article et nombre de citations qu’il a reçues en fonction de la taille de l’équipe signataire de cet article. Les articles publiés par les petites équipes reçoivent moins de citations (23 contre 30 en moyenne) mais se situent dans des percentiles de disruption plus élevés que ceux publiés par les grandes équipes (80-100 contre 20-40). figure 1The level of “disruption” of an article and the number of citations received according to the number of authors. Articles published by small teams get fewer citations (23 vs 30 on average) but are within higher percentiles for disruption than those published by larger teams (80-100 vs 20-40).

Figure 2 Proportions relatives des articles se trouvant parmi les 5 % les plus « disruptifs » et les 5 % les plus cités en fonction de la taille de l’équipe signataire de ces articles. De un à cinq auteurs, la probabilité que l’article soit dans les 5 % les plus cités ne varie pas, mais elle augmente pour un nombre d’auteurs supérieur à cinq ; la probabilité qu’un article soit parmi les 5 % les plus « disruptifs » décroît continûment en fonction du nombre d’auteurs. Figure 2. Relative proportion of articles found among the most disruptive 5% and the most cited 5% according to the number of authors. For a team of between 1 and 5 authors, the probability that the article will be among the most cited 5% does not vary but this figure increases for teams with more than five authors. The probability of an article being among the most disruptive 5% decreases steadily according to the number of authors.

Figure 3 Degré de « disruption » apporté par un article en fonction de la taille de l’équipe signataire de cet article, en liaison avec le nombre de citations reçues par l’article... Plus un article reçoit de citations, moins le lien entre la taille de l’équipe signataire et le degré de disruption de l’article est important : les articles peu cités (percentiles 0-10) ont un degré de disruption identique quelle que soit la taille de l’équipe, alors que les articles très cités (percentiles 95-100) ont un degré de disruption élevé (percentiles 90-100) pour les petites équipes et faible (percentiles 0-20) pour les grandes équipes. Figure 3.The level of “disruption” of an article according to the number of authors, in association with the number of citations. The more citations an article receives, the less significant the association between the number of authors and the level of disruption. Articles with few citations (percentiles 0-10) have a similar level of disruption regardless of the number of authors, whereas highly-cited articles (percentiles 95-100) have significant levels of disruption (percentiles 90-100) when authored by small teams and low levels of disruption (percentiles 0-20) when authored by larger teams.

Figure 4 Évolution au cours de cinq décennies de la relation entre le degré de « disruption » apporté par un article et la taille de l’équipe signataire. De façon constante au cours du temps, le degré de disruption diminue avec la taille de l’équipe ; en outre, le degré de disruption, quelle que soit la taille de l’équipe, diminue au fil des décennies. [Notez que les ordonnées correspondent au paramètre D et non à sa distribution en percentiles comme dans les figures précédentes]. Figure 4.Changes over five decades in the relationship between the degree of “disruption” an article causes and the number of authors. Over time, the level of disruption consistently decreases with the number of authors; in addition, the level of disruption, regardless of the number of authors, decreases over decades. [Note that the ordinates correspond to the parameter D and not to its distribution among percentiles, as in the preceding diagrams].

Figure 5 Ancienneté des références citées dans un article et index de « popularité » de cet article (correspondant à la rapidité avec laquelle il est cité) en fonction de la taille de l’équipe. Les petites équipes citent des articles plus anciens que les grandes équipes (neuf ans contre huit ans en moyenne), et ces articles sont cités plus tardivement que ceux des grandes équipes (index de 50 contre 70 en moyenne). Figure 5. The timing of citation of references in articles and the popularity index of these articles (corresponding to the speed with which they were cited) according to the number of authors. Small teams cite older articles compared to larger teams (9 years vs 8 years on average), and these articles are cited later than those by larger teams (popularity index of 50 vs 70 on average).

Figure 1 Apparition des tumeurs mammaires chez des souris traitées par un agent cancérogène, le diméthylbenz(a)anthracène (DMBA), selon que les souris expriment une protéine p53 « sauvage » (72P) ou « variante » (72R). Figure 1. The occurrence of mammary tumours in mice treated with a carcinogenic agent, DMBA, in wild-type (72P) and variant (72R) p53-expressing mice.

Figure 2 Apparition des tumeurs mammaires chez des souris exprimant une forme mutante oncogénique du gène Erbb2, selon que les souris expriment une protéine p53 « sauvage » (72P) ou « variante » (72R). Figure 2. The occurrence of mammary tumours in mice expressing an oncogenic mutant form of the Erbb2 gene in wild-type (72P) and variant (72R) p53-expressing mice.

Figure 3 Expression relative de gènes codant (A) des protéines pro-apoptotiques (Puma, Noxa, Bax) ; (B) des protéines impliquées dans l’arrêt du cycle cellulaire (p21, p16) dans les glandes mammaires de souris exprimant une forme mutante oncogénique du gène Erbb2, selon que les souris expriment une protéine p53 « sauvage » (72P) ou « variante » (72R). Figure 3. Relative expression of genes encoding (A) pro-apoptotic proteins (Puma, Noxa, Bax), and (B) proteins involved in cell cycle arrest (p21, p16) in mammary glands of mice expressing an oncogenic mutant form of the Erbb2 gene in wild-type (72P) and variant (72R) p53-expressing mice.

Figure 4 Résultat des expériences d’immuno-précipitation de la chromatine par p53 pour les response elements des promoteurs des gènes codant les protéines p21, Tnfα et Ccl2. Figure 4. Immunoprecipitation analysis of chromatin/p53 binding to the response elements within the promoters of the genes encoding p21, Tnfa and Ccl2 proteins.

Figure 1 Liste des 25 mutations ayant l’intensité de sélection la plus élevée dans des collections de 675 adénocarcinomes (A) et 600 carcinomes épidermoïdes (B) du poumon. Les gènes et leurs variants sont indiqués au centre des figures ; les intensités de sélection sont classées par ordre décroissant, et représentées par des barres dans la partie droite des figures ; le nombre de tumeurs présentant la mutation (prévalence des variants) est indiqué à gauche des noms des gènes ; le taux de substitutions de chaque site est représenté par des barres dans la partie gauche des figures et la valeur de ce taux est indiquée à gauche de ces barres. L’intensité de sélection est proportionnelle au quotient de la prévalence des variants par le taux de substitutions du site. Figure 1. List of the 25 mutations based on the highest level of selection in (A) lung adenocarcinomas (675 samples) and (B) squamous cell carcinomas (600 samples). The genes and their variants are indicated in the middle of the figures. The strength of the selection is ranked in decreasing order and presented as bars on the right side of the figures. The number of tumours harbouring the mutation (variant prevalence) is indicated to the left of the gene names. The substitution rate for each site is represented by bars on the left side of the figures and the value of this rate is indicated to the left of these bars. The strength of selection is proportional to the quotient of prevalence of variants according to the substitution rate.

Figure 1 Distribution des mutations du gène ERBB2 rencontrées dans 111 176 tumeurs de patients atteints de 54 types de cancers différents. On remarque le hot spot F310S/Y du domaine extracellulaire ainsi que ceux, assez classiques, présents dans le domaine kinase. Les mutations du TMD et du JMD sont moins fréquentes, à l’exception de la mutation R678Q, présente dans 0,17 % des échantillons. Figure 1. Distribution of ERBB2 gene mutations found in 111,176 tumours from patients with 54 different types of cancer. The F310S/Y hot spot is present in the extracellular domain and classic hot spots are present in the kinase domain. TMD and JMD mutations are less frequent, with the exception of R678Q mutation which is present in 0.17% of samples.

Figure 2. Sensibilité au trastuzumab (A) et au pertuzumab (B) des cellules exprimant le gène ERBB2 porteur de diverses mutations, soit à l’état hétérozygote (+WT), soit à l’état homozygote (+EV, c’est-à-dire vecteur vide). Le trastuzumab est actif sur les mutations homozygotes et hétérozygotes, indifféremment, alors que le pertuzumab n’est actif que sur les mutations hétérozygotes, stimulant même la prolifération des cellules portant la mutation à l’état homozygote. Figure 2. Sensitivity of cells expressing the ERBB2 gene, either heterozygously (+WT) or homozygously (+EV, for empty vector), to trastuzumab (A) and pertuzumab (B). Trastuzumab is active in cells with both homozygous and heterozygous mutations, whereas pertuzumab is active in cells with only heterozygous mutations, and even stimulates the proliferation of cells with homozygous mutations.

Figure 3 Sensibilité au nératinib des cellules exprimant le gène ERBB2 porteur de diverses mutations, soit à l’état hétérozygote (+WT), soit à l’état homozygote (+EV, c’est-à-dire vecteur vide). Toutes les mutations sont sensibles au médicament. Figure 3. Sensitivity of cells expressing the ERBB2 gene with various mutations, either heterozygously (+WT) or homozygously (+EV, for empty vector), to neratinib. All mutations are sensitive to the drug.