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Enregistrement W2404924237 · doi:10.1158/1538-7755.disp15-b17

Abstract B17: High expression of the transcription factor Kaiso correlates with aggressive breast cancers (BC) and racial disparity in BC outcomes in women of African ancestry

2016· article· en· W2404924237 sur OpenAlexaff
Blessing Bassey‐Archibong, Lyndsay G. A. Rayner, Kevin Gardner, Juliet M. Daniel

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerCancer researchProgesterone receptorTissue microarrayTriple-negative breast cancerMetastasisEstrogen receptorMedicineOncologyInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The highly metastatic triple negative breast cancers (TNBC) lack expression of estrogen-receptor (ER), progesterone-receptor (PR) and human epidermal growth factor receptor-2 (HER2), and thus have limited patient treatment options and prognosis. Intriguingly TNBC is most prevalent in young women of African Ancestry (WAA) who, despite having lower BC incidence rates than Caucasian women, have higher mortality rates. This racial disparity appears unrelated to socio-economic status and increasing evidence hints at an ancestral genetic predisposition to TNBC development and high mortality rates. Recently, a significant correlation was found between nuclear expression of the transcription factor Kaiso, ERα negativity, basal/TNBCs and invasive ductal carcinoma in African American (AA) women. Emerging evidence from our lab also found that high Kaiso expression is associated with shorter metastasis-free survival in aggressive breast cancers. Based on these findings we hypothesized that Kaiso may play a crucial role in the metastatic spread of advanced breast cancers, and perhaps contribute to the racial disparity in TNBC prevalence and BC outcomes in WAA. To gain insight into Kaiso's role in aggressive breast cancers and the racial disparity associated with BC outcomes, we generated stable Kaiso-depleted TNBC cells (MDA-231) and then performed xenograft studies in immuno-compromised mice. Kaiso-depleted MDA-231 cells exhibited no or negligible metastases to the lungs and liver, compared to control MDA-231 cells, which formed extensive metastases in the lungs and liver of immuno-compromised mice. We also analysed Kaiso expression levels and subcellular localization in a tissue microarray (TMA) comprised of breast tumor tissues from ~100 Caucasian and ~100 AA women. Intriguingly, we observed a significant correlation between high nuclear Kaiso expression and ER(-) status in WAA, but surprisingly we found that high nuclear Kaiso expression is associated with ER(+) status and better overall survival in women of European descent. Collectively our findings implicate high Kaiso expression in breast cancer aggressiveness and suggest a context-dependent role for Kaiso in BC outcomes in women of different ethnicities. Ongoing studies are focused on clarifying the role of Kaiso in TNBC outcomes in WAA, and will incorporate analysis of a clinically annotated TMA comprised of ~200 TNBC tissues obtained from Barbadian and Nigerian women in conjunction with mechanistic studies to elucidate the signaling pathways involved in Kaiso-mediated tumor metastasis. Our findings may unravel a therapeutic role for Kaiso as a useful biomarker for the prognosis of TNBCs especially in WAA. Citation Format: Blessing I. Bassey-Archibong, Lyndsay G. A. Rayner, Kevin Gardner, Juliet Daniel. High expression of the transcription factor Kaiso correlates with aggressive breast cancers (BC) and racial disparity in BC outcomes in women of African ancestry. [abstract]. In: Proceedings of the Eighth AACR Conference on The Science of Health Disparities in Racial/Ethnic Minorities and the Medically Underserved; Nov 13-16, 2015; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2016;25(3 Suppl):Abstract nr B17.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,281 · 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
Résumé présentoui

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