Abstract P6-05-05: Signaling Pathways Activated in Her 2 and ER Negative Breast Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Breast cancer is the most common cancer in women (192,370 new cases in 2009) and the second leading cause of cancer death (40,000) among women in USA. Current multimodality treatment of breast cancer is based on the level of ER expression and Her 2 gene amplification. However, no effective treatment is currently available for breast cancers with low level expression of ER and no amplification of Her 2 gene. The aim of this study is to identify protein pathways activated in the breast cancer with negative expression of ER and Her 2. Method: Protein Pathway Array was used to assess the level of protein expression and phosphorylation in 71 paired fresh frozen breast samples (tumor and adjacent benign tissue). A total 159 antibodies were evaluated which represent most important signal transduction pathways involved in proliferation, apoptosis, angiogenesis, invasion and metastasis. Several potential therapeutic kinase proteins were also assessed. Results: A total 20 proteins (PCNA, phospho-PTEN, cyclin B1 cyclin E1, CDK6, E-cadherin, NFkB, ect) were differentially expressed between normal and tumor tissues based on the statistical analysis. In Her 2 negative tumors (n=37), 3 proteins were differentially expressed and among them, 2 were up-regulated (CDK6 and HSD1) and 1 was down-regulated (IGF). In ER negative tumors (n=18), 4 proteins (HSD, SK, TDP and Slug) was up-regulated and 1 proteins were down-regulated (E-cadherin). In triple negative tumors (n=13), one protein (E-cadherin) down-regulated and 2 proteins (TDP and HSD) were up-regulated. Furthermore, based on the expression pattern of these proteins, tumors negative for both ER and Her 2 (n=15) can be clustered into 3 groups Figure 1: Subclassification of breast cancers negative for ER and Her-2 based protein pattern. Hierarchical clustering analysis of 20 differentially expressed proteins in 15 ER/Her-2 negative breast cancers. The cancers can be separated into 3 subtypes. Red indicates overexpression, green underexpression, black no change, and gray no expression. Each column represents a protein. Each row represents a sample. Conclusion: Our study showed that distinct sets of signaling pathways activated in ER and Her 2 negative breast cancers. The increased expression of cell cycle progression proteins in Her 2 negative tumors suggests activation of cell proliferation via different growth promotion pathway. Similarly, different cell proliferation pathways are also activated in ER negative tumors. This finding may be used to design future clinical trial based on the activation of different signaling pathways. Citation Information: Cancer Res 2010;70(24 Suppl):Abstract nr P6-05-05.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».