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Enregistrement W2343957336 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs15-p5-01-01

Abstract P5-01-01: Real-time imaging of lymph node metastasis in response to systemic ezrin inhibitor treatment in breast cancer

2016· article· en· W2343957336 sur OpenAlexaff
Abdi Ghaffari, Victoria Hoskin, Graeme Mullins, Peter A. Greer, Friedemann Kiefer, Yolanda Madarnas, Sanjay Sengupta, B E Elliott

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEzrinMedicineCancer researchCancerBreast cancerMetastasisLymph nodeLymphovascular invasionLymphatic systemOncologyInternal medicinePathologyCellBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lymph node (LN) metastasis is a key driver of recurrence and survival in breast cancer (BC) patients. However, the mechanisms of metastatic dissemination of tumour cells from LNs to distant sites and their predictors of response to systemic therapy remain poorly understood, mainly due to a lack of non-invasive in vivo imaging models. We have recently described ezrin, a pro-metastatic crosslinker protein, as a regulator of tumour lymphangiogenesis and metastasis in BC (Breast Cancer Res. 2014; 16(5): 438). Furthermore, we demonstrated significant association of high ezrin expression with lymphovascular invasion in a cohort (n=63) of premenopausal patients with invasive BC (p =0.024). These findings prompted us to examine the role of ezrin in migration and invasion of metastatic tumour cells in LNs and their response to ezrin-targeted therapy. Using a locally accrued LN positive patient cohort (n=94), we demonstrated a significant association between high ezrin levels and reduced recurrence-free survival (univariate Log-rank test, p=0.033), suggesting that ezrin is a potential predictor of relapse in LN positive BC. To address the mechanistic role of ezrin in LN metastasis, we developed a novel intravital imaging model using a lymphatic reporter transgenic mouse (B6-prox1-mOrange2-pA-BAC) to examine the response of tumour-draining LN to anti-ezrin systemic therapy in real time. Next, we tested the effects of a small molecule ezrin inhibitor (NSC668394) in vitro and observed significant suppression of ezrin activation (p-T567) and cancer cell invasive phenotype. Intravital imaging of inguinal LN metastases, derived from subcutaneously implanted breast adenocarcinoma E0771-LMV (lung metastatic variant) cells, demonstrated significant reduction in mobility and invasiveness (Mann Whitney, p<0.0001) of metastatic cells following systemic treatment with NSC668394 (0.5 mg/kg at 24h and 8h prior to imaging). Interestingly, LN metastases engagement by host T cell (CD3+) was notably increased, whereas T cell mobility was not affected by ezrin inhibition. Our findings present a novel non-invasive imaging model to study the LN metastasis response to anti-cancer therapy in real time, and provide new insight into the role of ezrin as a potential anti-metastatic target in BC. (Supported by CRS, CIHR, CBCF, BCAK, Queen's SRC). Citation Format: Ghaffari A, Hoskin V, Mullins G, Greer P, Kiefer F, Madarnas Y, SenGupta S, Elliott B. Real-time imaging of lymph node metastasis in response to systemic ezrin inhibitor treatment in breast cancer. [abstract]. In: Proceedings of the Thirty-Eighth Annual CTRC-AACR San Antonio Breast Cancer Symposium: 2015 Dec 8-12; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(4 Suppl):Abstract nr P5-01-01.

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 enseignants0,002
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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,352 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
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