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Enregistrement W2396225052 · doi:10.1158/1557-3125.advbc15-a10

Abstract A10: Oncogenomic analysis of IGF-IR driven mammary tumors identifies a potential cell of origin and mechanisms of tumor recurrence

2016· article· en· W2396225052 sur OpenAlexaff
Robert A. Jones, Craig I. Campbell, Katrina L. Watson, Roger A. Moorehead

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCancer researchProgenitor cellGene expression profilingCancerGene expressionStem cellGeneCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Genetically engineered mice are valuable tools for understanding the genetic events that contribute to breast cancer development and progression. We have previously generated a doxycycline (Dox) inducible model of breast cancer, MTB-IGFIR, in which overexpression of the human type-I IGF receptor (IGF-IR) leads to the rapid induction of ER-mammary tumors with mixed luminal and basal features. Following Dox withdrawal and subsequent transgene downregulation, a subset of tumors escape IGF-IR dependence and spontaneously recur with evidence of an epithelial-mesenchymal transition (EMT). To gain insight into the molecular pathways that drive primary and recurrent tumor growth in MTB-IGFIR mice, we carried out gene expression profiling and DNA copy number analysis. Gene-set enrichment analysis (GSEA) revealed expression of an Akt oncogenic signature in primary tumors, consistent with downstream signaling mediated by IGF-IR. Interestingly, primary tumors also expressed a luminal progenitor gene signature suggesting a potential cell of origin. Accordingly, flow cytometric analysis of Dox-pulsed mice showed that high expression of the IGF-IR transgene was confined to EpCAM+/high Sca-1− cells, a putative ER- alveolar progenitor population. Recurrent tumors were found to express a mammary stem cell (MaSC) gene signature, which is consistent with their more mesenchymal phenotype as well as increased cell cycle pathway activity. While aCGH analysis identified few genomic changes in primary tumors, recurrent tumors exhibited gains and losses in known oncogenes and tumor suppressors including MET receptor, YAP1 and p16Ink4a/p19ARF. Integration of mRNA and copy number data confirmed altered expression of these genes at the transcriptional level. Taken together, these results suggest IGF-IR drives tumor initiation in an ER- luminal progenitor cell population in part through activation of the Akt pathway and that multiple genetic alterations contribute to the acquisition of oncogene independence and tumor relapse. Citation Format: Robert A. Jones, Craig I. Campbell, Katrina L. Watson, Roger A. Moorehead. Oncogenomic analysis of IGF-IR driven mammary tumors identifies a potential cell of origin and mechanisms of tumor recurrence. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Advances in Breast Cancer Research; Oct 17-20, 2015; Bellevue, WA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Res 2016;14(2_Suppl):Abstract nr A10.

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)0,001
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 seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,305 · 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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