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Enregistrement W2277827736 · doi:10.1186/s13058-015-0668-y

Targeted Pten deletion plus p53-R270H mutation in mouse mammary epithelium induces aggressive claudin-low and basal-like breast cancer

2016· article· en· W2277827736 sur OpenAlexafffund
Sharon Wang, Jeff C. Liu, Danbi Kim, Alessandro Datti, Eldad Zacksenhaus

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalCanada Research ChairsUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCure Brain Cancer FoundationCanadian Cancer Society
Mots-clésClaudinPTENBreast cancerBasal (medicine)Surgical oncologyCancer researchEpitheliumMedicineBiologyInternal medicineOncologyCancerPathologyTight junctionGeneticsApoptosisPI3K/AKT/mTOR pathway

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Triple-negative breast cancer (TNBC), an aggressive disease comprising several subtypes including basal-like and claudin-low, involves frequent deletions or point mutations in TP53, as well as loss of PTEN. We previously showed that combined deletion of both tumor suppressors in the mouse mammary epithelium invariably induced claudin-low-like TNBC. The effect of p53 mutation plus Pten deletion on mammary tumorigenesis and whether this combination can induce basal-like TNBC in the mouse are unknown. METHODS: WAP-Cre:Pten(f/f):p53(lox.stop.lox_R270H) composite mice were generated in which Pten is deleted and a p53-R270H mutation in the DNA-binding domain is induced upon expression of Cre-recombinase in pregnancy-identified alveolar progenitors. Tumors were characterized by histology, marker analysis, transcriptional profiling [GEO-GSE75989], bioinformatics, high-throughput (HTP) FDA drug screen as well as orthotopic injection to quantify tumor-initiating cells (TICs) and tail vein injection to identify lung metastasis. RESULTS: Combined Pten deletion plus induction of p53-R270H mutation accelerated formation of four distinct mammary tumors including poorly differentiated adenocarcinoma (PDA) and spindle/mesenchymal-like lesions. Transplantation assays revealed highest frequency of TICs in PDA and spindle tumors compared with other subtypes. Hierarchical clustering demonstrated that the PDA and spindle tumors grouped closely with human as well as mouse models of basal and claudin-low subtypes, respectively. HTP screens of primary Pten(∆):p53(∆) vs. Pten(∆):p53(R270H) spindle tumor cells with 1120 FDA-approved drugs identified 8-azaguanine as most potent for both tumor types, but found no allele-specific inhibitor. A gene set enrichment analysis revealed increased expression of a metastasis pathway in Pten(∆):p53(R270H) vs. Pten(∆):p53(∆) spindle tumors. Accordingly, following tail vein injection, both Pten(∆):p53(R270H) spindle and PDA tumor cells induced lung metastases and morbidity significantly faster than Pten(∆):p53(∆) double-deletion cells, and this was associated with the ability of Pten(∆):p53(R270H) tumor cells to upregulate E-cadherin expression in lung metastases. CONCLUSIONS: Our results demonstrate that WAP-Cre:Pten(f/f):p53(lox.stop.lox_R270H) mice represent a tractable model to study basal-like breast cancer because unlike p53 deletion, p53(R270H) mutation in the mouse does not skew tumors toward the claudin-low subtype. The WAP-Cre:Pten(f/f):p53(lox.stop.lox_R270H) mice develop basal-like breast cancer that is enriched in TICs, can readily form lung metastasis, and provides a preclinical model to study both basal-like and claudin-low TNBC in immune-competent mice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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