Abstract B26: Identification of genes that predict response to paclitaxel in breast cancer using an in vivo genome-wide knockdown screen
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Treatment decisions for breast cancer are based upon stage, tumor grade and hormone receptor status, and can include surgical resection, hormone receptor antagonists, radiation, and chemotherapy (e.g. paclitaxel). Breast cancer treatment success depends upon avoidance of chemotherapy resistance (i.e. achieving complete response) and prevention of both over- and under-treatment. Increased understanding of the genes which cause resistance and sensitivity to currently used drugs would lead to development of more effective therapeutic strategies that are specifically tailored to patient groups based on molecular profiling of their tumors (i.e. personalized medicine). Being able to identify the genes which when expressed in a tumor predict sensitivity or resistance to treatment prior to administration of paclitaxel would improve treatment efficacy and patient survival. We performed an in vivo shRNA genome-wide screen with MDA-MB-231 tumors treated with paclitaxel for the purpose of identifying genes which determine breast cancer response to paclitaxel. Completion of 6 replicates of the in vivo screen identified 26 putative paclitaxel sensitivity genes and 14 putative paclitaxel resistance genes (e.g. BCL6) for breast cancer. Screen-identified putative paclitaxel resistance were verified by individual knockdown clone generation and comparison of their sensitivity to paclitaxel-induced decreased cell proliferation, cell-cycle arrest, and apoptosis to a shRNA scramble control clone. Upon individual knockdown of the putative resistance genes (e.g. BCL6), MDA-MB-231 cells were more sensitive to paclitaxel and demonstrated increased apoptosis and decreased paclitaxel IC50 concentrations. Finally, expression of a preliminary gene signature generated from the screen-identified hits was tested for its ability to predict response to paclitaxel in two archived patient data sets. The preliminary gene signature predicted response to paclitaxel in the datasets with an accuracy ranging from 70 to 100%. Further confirmation experiments of the remaining potential resistance and sensitivity genes will help to generate a more robust genetic profile which can be used to identify candidate breast cancer patients who would most benefit from paclitaxel treatment as opposed to treatment with other drugs. Citation Format: Mohammad Sultan, Thomas Tan Huynh, Margaret Lois Thomas, Krysta Mila Coyle, Carman A. Giacomantonio, Paola Marcato. Identification of genes that predict response to paclitaxel in breast cancer using an in vivo genome-wide knockdown screen. [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 B26.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».