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Enregistrement W2498473468 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-1240

Abstract 1240: Targeting epigenetic regulation in clear cell renal cell carcinoma

2016· article· en· W2498473468 sur OpenAlexaff
Anthony Apostoli, Nazleen Lobo, Panagiotis Prinos, Dalia Baršytė-Lovejoy, Cheryl A. Smith, Laurie Ailles

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensStructural Genomics ConsortiumUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClear cell renal cell carcinomaCancer researchEpigeneticsBAP1BiologyCancerRenal cell carcinomaPathologyGeneMedicineGeneticsMelanoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC), the most common subtype of renal cell cancer, is highly resistant to traditional radiation and chemotherapy. Recently, targeted therapies have extended progression-free survival, but responses are variable and no significant overall survival benefit has been achieved; thus, treatment options are scarce for patients bearing this disease. The majority of ccRCC cases (∼90%) are characterized by bi-allelic loss of the von Hippel Lindau (VHL) gene, followed by mutations in the epigenetic regulators PBRM1 (23%), SETD2 (8.4%), BAP1 (7.1%), and KDM5C (4.7%). The latter four genes implicate an integral role for chromatin remodeling in ccRCC, and thus signify a new realm of exploration and therapeutic targeting for this disease. Given the limited number of commercially available ccRCC cell lines, and reports that they may not accurately reflect primary tumors at the molecular level, our lab developed a novel method to generate primary patient-derived ccRCC (VHLmut) cells and matched normal renal proximal tubular epithelial (VHLwt) cells from human surgical specimens with high efficiency. This involved fluorescence-activated cell sorting of primary tumor single cell suspensions using the cell surface marker carbonic anhydrase IX (CA9), a HIF target which is upregulated upon VHL loss, to establish CA9+ VHLmut and CA9− VHLwt cells. Transcriptional profiling of VHLmut and VHLwt pairs found gene signatures that corresponded with patient matched primary ccRCC tumors and adjacent normal tissues in The Cancer Genome Atlas, demonstrating that these cells represent novel models for interrogation of ccRCC biology and testing of therapeutic strategies. Here, in the current study, these newly established cells were utilized to screen a focused library of 30 well-characterized drug-like compounds targeting specific components of chromatin remodeling complexes to determine the effect on cell growth in culture. At Day 0, 786-0 (−VHL) cells and VHLmut cells corresponding to four patient primary ccRCC tumors were plated at 2,500 cells/well in 96-well black clear-bottom plates (n = 5). Cells were then treated with the library of chromatin-targeting drugs on Day 1 and monitored until control-treated cells were 90-95% confluent. At endpoint, cells were fixed and stained with DRAQ5, a DNA intercalating dye that stains DNA stoichiometrically, for visualization on the LI-COR Odyssey CLx Imaging System. Across all five samples, there was a significant reduction in growth observed among cells treated with drugs targeting: i) BET bromodomains (BRD2, BRD3, BRD4 and BRDT), ii) EZH1/2, and iii) JMJD3, UTX and JARID1B. Ongoing work will determine mechanisms of action and whether these targets are also affected in matching VHLwt cells in order to identify compounds that may translate well in the clinic to treat patients with ccRCC. Citation Format: Anthony J. Apostoli, Nazleen Lobo, Panagiotis Prinos, Dalia Barsyte-Lovejoy, Cheryl Arrow Smith, Laurie Ailles. Targeting epigenetic regulation in clear cell renal cell carcinoma. [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 1240.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,284 · 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'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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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