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Enregistrement W2395783470 · doi:10.1158/1557-3125.metca15-b15

Abstract B15: Metastatic breast tumors regulate gene expression at distal mammary sites that predicts patient outcome

2016· article· en· W2395783470 sur OpenAlexaff
Ji‐Young Lee, Russell Bainer, Casey Frankenberger, Daniel C. Rabe, Sadiq M.I. Saleh, Morag Park, Gary An, Yoav Gilad, Marsha Rich Rosner

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStromal cellIntravasationCancer researchBreast cancerStromaMetastasisCancerPathologyMetastatic breast cancerBiologyMammary tumorMedicineInternal medicineImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The molecular interactions between cancer and stromal cells within the tumor microenvironment enable tumor invasion, intravasation, and metastasis at distant sites. However, the degree to which metastatic breast tumors reprogram stromal cells both locally and at distant mammary tissues is not well understood. To address this question, we used species-specific RNA sequencing in a mouse xenograft model to determine how the metastasis suppressor RKIP influences transcription in tumor and stroma tissues. Here we show that metastatic tumors prime mammary tissue at a distant site in a manner that reflects local stromal responses. In addition, gene expression in metastatic breast tumors is pervasively correlated with gene expression in local stroma of both mouse xenografts and human patients. Changes in local and distant stromal gene expression elicited by metastatic tumors are better predictors of subtype and patient survival than tumor gene expression, supporting the use of stromal-based strategies for the diagnosis and prognosis of breast cancer. One mechanism by which changes at contralateral distal mammary breast occur is through exosomes secreted by tumor cells. These results indicate that tumors prime contralateral mammary tissue in a manner that reflects local stromal changes and predicts metastatic disease. This study has future application to our understanding of contralateral breast cancer. Citation Format: Jiyoung Lee, Russell Bainer, Casey Frankenberger, Daniel Rabe, sadiq Saleh, Morag Park, Gary An, Yoav Gilad, Marsha Rich Rosner. Metastatic breast tumors regulate gene expression at distal mammary sites that predicts patient outcome. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Metabolism and Cancer; Jun 7-10, 2015; Bellevue, WA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Res 2016;14(1_Suppl):Abstract nr B15.

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 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,836

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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,311 · 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.

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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