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Enregistrement W2059326803 · doi:10.1158/1538-7445.am2014-5392

Abstract 5392: High-throughput screening of compounds for targeting system Xc(-) in human breast cancer cells

2014· article· en· W2059326803 sur OpenAlexaffabout
Hanxin Lin, Jennifer Fazzari, Katja Linher‐Melville, Gurmit Singh

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerGlutamate receptorCancer cellCancerPharmacologyCancer researchChemistryNeurotransmitterMedicineBiochemistryInternal medicineCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Breast cancer cells often metastasize to bone, causing severe and untreatable pain, which greatly compromises the quality of life of patients. We discovered that breast cancer cells secrete large amounts of glutamate via an amino acid antiporter Xc(-). Glutamate is an important neurotransmitter that has been associated with pain and it is also critical in bone metabolic remodeling. Excessive glutamate secreted by invading breast cancer cells can cause excitotoxic injury to bone neurons, disturb bone homeostasis, and activate or sensitize nociceptors, thereby causing acute and chronic pain. Another important activity of system Xc(-) is the import of cystine into cells, which is critical for antioxidant defence mechanism in cancer cells. These make system Xc(-) a potential target to overcome breast cancer induced-pain and sensitize cancer cells to oxidative damage. A cell-based Amplex red glutamate assay was optimized and miniaturized to be compatible with high throughput screening (HTS) setting. The library for screening is the Canadian Compound Collection containing ∼30,000 compounds. We utilized the blockade of glutamate release to identify potential compounds. We identified 320 compounds that effectively inhibit glutamate release of human breast cancer cell MDA-MB-231. However on closer scrutiny and stringent conditions we narrowed our potential compounds to 8 for further characterization. These compounds were tested in vitro for cytotoxicity and dose response effects on glutamate release. In conclusion we have identified several lead compounds for in vivo pain monitoring tests. Information obtained from this study will not only advance our understanding of the role of system Xc(-) in breast cancer cells, but also help design novel drugs for blocking breast cancer induced-bone pain, thereby improving the quality of life for breast cancer patients. (This project was supported by Canadian Breast Cancer Foundation-Ontario) Citation Format: Han-xin Lin, Jennifer Fazzari, Katja Linher-Melville, Gurmit Singh. High-throughput screening of compounds for targeting system Xc(-) in human breast cancer cells. [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 5392. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-5392

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission2
Résumé présentoui

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