Abstract 3668: Investigating a tumor suppressor role for Parkinson's susceptibility gene LRRK2 in lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study we investigate a novel and previously untested research question: does a known disease susceptibility gene in Parkinson's disease (PD) also act as a tumor suppressor gene in lung cancer? Our screen of publicly available cancer patient sequence data for genome and transcriptome alterations of genes that modulate autophagy, an important tumor cell survival process, revealed a dramatic loss of gene expression of Leucine-rich repeat kinase 2 (LRRK2) in non-small cell lung tumors compared to matched normal tissue. We further confirmed reduced or absent LRRK2 protein expression in a panel of lung cancer cell lines. Activating kinase-domain mutations in LRRK2 and their effect on autophagy in neuronal cell types is under study in PD; however, the pathological role of altered LRRK2 in cancer and its effect on autophagy status and tumorigenicity is completely unexplored. Pharmacological inhibition of the LRRK2 kinase domain was recently shown to stimulate autophagy in PD cell lines, while many tumors are thought to exploit elevated autophagy to survive metabolic stress and chemotherapy. Ongoing clinical trials are testing combination autophagy inhibition with current standard of care treatments in multiple cancers. Therefore, a better understanding of pathogenic LRRK2-mediated autophagy in lung cancer could form the basis of a new approach to help identify lung cancer patients that may benefit from treatment strategies employing autophagy inhibitors. Our preliminary data indicates that LRRK2 knockdown in lung cancer cell lines leads to altered cellular phenotypes and increased protein levels of a known lung cancer gene. We are further testing whether genetic and/or pharmacological inhibition of LRRK2 facilitates tumorigenesis in standard murine models of lung cancer. Our investigation of the biological relevance and therapeutic potential of a surprising discovery linking neurodegenerative disease-associated LRRK2 and lung cancer may uncover a new tumor suppressor gene and provide a novel marker (i.e. LRRK2 loss) to aid in lung cancer detection. Citation Format: Chandra Lebovitz, Norman Chow, Wan Lam, Sharon Gorski. Investigating a tumor suppressor role for Parkinson's susceptibility gene LRRK2 in lung cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 3668.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».