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Enregistrement W1982374310 · doi:10.1158/0008-5472.sabcs13-p5-08-14

Abstract P5-08-14: Deregulated histone and cell cycle pathways are associated with anthracycline resistance in breast cancer

2013· article· en· W1982374310 sur OpenAlexaff
Marsela Braunstein, Linda M. Liao, Nicola Lyttle, Karen J. Taylor, Paul M. Krzyzanowski, Irina Kalatskaya, Leighton C. Stein, Richard Marcellus, Rima Al‐awar, JMS Bartlett, Melanie Spears

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCell cycleBiologyCancer researchHistone deacetylaseVorinostatSKBR3CancerCell cycle checkpointEpirubicinHistoneEpigeneticsHistone deacetylase inhibitorBreast cancerGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Drug resistance in breast cancer is the major obstacle to a successful outcome following chemotherapy treatment. While a well-recognized mechanism of resistance involves upregulation of multidrug resistance (MDR) genes, the complexity and hierarchy of other non-MDR driven pathways are still largely unknown. The aim of this study was to identify pathways contributing to anthracycline resistance using isogenic drug resistant breast cancer cell lines. We generated MDA-MB-231, MCF7, SKBR3 and ZR-75-1 epirubicin-resistant breast cancer cell lines, all of which were cross-resistant to doxorubicin and SN-38; only SKBR3 cell line was also resistant to taxanes. Epirubicin-resistant cells were morphologically different from native cells, and had alterations in apoptosis and cell cycle profile. Using gene expression and small inhibitor analyses we identified deregulation of histone H2A and H2B genes in all four cell lines. These genes contribute to several biological pathways, which include cell cycle, chromosomal maintenance, epigenetics, RNA polymerase and mitochondrial transcription, as well as post-translational protein modifications. Importantly, histone deacetylase and cell cycle/DNA damage small molecule inhibitors reversed resistance and were cytotoxic for all four epirubicin-resistant cell lines confirming that histone and cell cycle pathways are associated with epirubicin resistance. Our study has established a model system for investigating drug resistance in all four breast cancer subtypes and revealed key pathways that contribute to the molecular mechanisms of anthracycline resistance. Citation Information: Cancer Res 2013;73(24 Suppl): Abstract nr P5-08-14.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,290 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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