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Enregistrement W1598432591 · doi:10.1158/1538-7445.am2014-959

Abstract 959: FAS mutations induce therapeutic resistance in non-Hodgkin lymphomas

2014· article· en· W1598432591 sur OpenAlexaff
Nathalie A. Johnson, Denis Gaucher, Ryan D. Morin, Randy D. Gascoyne, Joseph M. Connors, Marco A. Marra, Jerry Pelletier, Hawley Rigsby, Koren K. Mann

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensGenome British ColumbiaSimon Fraser UniversityBC Cancer AgencyWest Fraser (Canada)Fraser InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFas ligandImmune systemCancer researchLymphomaFas receptorApoptosisBiologyImmunologyProgrammed cell deathGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lymphomas are common (1/30 Canadians), but responses to chemotherapy depend on the tumour biology. We sequenced > 300 lymphomas at diagnosis and at relapse, identified FAS as a possible tumour suppressor gene and found that mutant FAS is associated with therapeutic resistance. FAS is the death receptor that initiates the extrinsic apoptotic pathway once activated by FAS ligand (FASL). Our studies indicated that the most common FAS mutation is a dominant negative allele whose product inhibits FAS-mediated apoptosis. This allele induces resistance to doxorubicin in murine lymphoma cells transplanted into syngeneic immune competent C57BL/6 mice but, unexpectedly, the allele has no effect on chemosensitivity in cultured lymphoma lines in vitro. Because FAS signaling is initiated by FASL from neighboring cells, we asked whether chemotherapy induces FAS or FASL expression in immune cells, thereby activating apoptosis in vivo but not in vitro. Indeed, exposure to chemotherapy induced FAS in primary and malignant B cells and increased FASL in benign T cells. Thus, we hypothesize that chemotherapy may induce an anti-tumour immune response mediated by FAS-FASL interactions, and that FAS mutations cause therapeutic resistance by blocking the chemotherapy-induced immune response. We will extend this work by evaluating the role of the immune response in chemotherapy-induced lymphoma apoptosis and by identifying therapies that will target FAS mutant lymphomas. Citation Format: Nathalie Johnson, Denis Gaucher, Ryan Morin, Randy Gascoyne, Joseph Connors, Marco Marra, Jerry Pelletier, Hawley Rigsby, Koren Mann. FAS mutations induce therapeutic resistance in non-Hodgkin lymphomas. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 959. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-959

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0060,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,321 · 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'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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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