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Enregistrement W2324299864 · doi:10.1158/1538-7445.am10-3303

Abstract 3303: Investigation of SPAG5 gene expression as a molecular marker for breast cancer prognosis

2010· article· en· W2324299864 sur OpenAlexaff
Jennifer Kwan, Dongyu Wang, Thomas R. Cawthorn, Susan J. Done

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerCancerCancer researchEstrogen receptorBiomarkerMedicineOncologyTissue microarrayInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Breast cancer is a clinically heterogeneous disease, making it imperative to use biomarkers, such as the estrogen receptor (ER) and human epidermal growth factor 2 (HER2), to stratify patients into specific prognostic groups. Biomarker stratification provides patients with more accurate diagnoses, predictions of clinical outcomes, and offers targeted therapeutic options. SPAG5 (Sperm Associated Antigen 5) is involved in the maintenance of spindle-pole integrity, efficient chromosomal alignment, and cell proliferation. Its role in cell division may be a cancer susceptibility factor. Low expression of SPAG5 has been correlated with good prognosis and absence of metastases in ER+ breast cancer. However, its relationship to other molecular subtypes of breast cancer and its functional role in the disease are relatively unknown. The purpose of this study was to investigate the role of SPAG5 in breast cancer through (i) microarray analysis and (ii) correlating its expression with invasiveness, a factor involved in disease progression. In part (i), SPAG5 expression in breast cancers was evaluated by using five Affymetrix, three Agilent and one Illumina microarray datasets. The associations between SPAG5 expression and various tumor pathologies were analyzed via log2 expression ratios. Pathologies that were investigated included the ER+ subtype, HER2 overexpression, lymph node metastasis, and breast cancer stem cell-like/undifferentiated tumors. In part (ii), SPAG5 expression across five breast cancer epithelial cell lines of varying invasive ability (MDA-MB-231, MDA-MB-157, BT549, MCF-7, and CAMA1) was investigated. The cells were cultured at normal conditions and lysed using the CytoBusterTM protein extraction reagent. The supernatants were collected by microcentrifugation at 16,000 rcf at 4°C for 5 minutes. Western blotting was completed using standard techniques. From the microarray analysis, overexpression of SPAG5 showed strong associations with HER2 overexpression, ER-negative and triple-negative cancers, high grade tumors, metastasis, and poor clinical outcomes in a total of 1595 breast cancers. Via immunoblotting, it was shown that higher levels of SPAG5 accompanied highly invasive cell lines (MDA-MB-231, MDA-MB-157, and BT549) and lower levels occurred in weakly invasive cells (MCF-7 and CAMA1). These results suggest that SPAG5 is a biomarker of malignancy and invasiveness and may be a novel therapeutic target for the prevention of metastasis. Stratification into specific prognostic groups using SPAG5 as a biomarker could lead to early detection and intervention of breast cancers likely to metastasize. It is possible that treatments targeting the modulation of SPAG5 expression levels may also aid in improving clinical outcomes. Ongoing functional analysis of SPAG5 will elucidate its role in breast cancer and metastasis and aid in further characterization of SPAG5. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 101st Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2010 Apr 17-21; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2010;70(8 Suppl):Abstract nr 3303.

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 seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,361 · 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
Publié2010
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