Abstract B24: Genomic prediction of response to PARP inhibition in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Efficacy of PARP inhibition has been demonstrated in several cancer types including prostate, ovarian, and breast. Most recently, anti-PARP therapy was shown to be effective in combination with carboplatin in triple-negative breast cancer patients in the neoadjuvant setting. However, it is not yet well known which subset of triple-negative breast cancers will benefit from single-agent anti-PARP therapy. We determined the therapeutic efficacy of three PARP inhibitors: veliparib, olaparib, and BMN 673, in a panel of eight triple-negative breast cancer cell lines. We used a 10-day in-vitro assay, after which we fixed the cells and determined 53BP1 expression using immunofluorescence and high-content imaging. We used cell counts to derive IC50 values and enumerated 53BP1 foci per cell to determine EC50 values. We used pre-treatment whole-transcriptome data to identify genes associated with 53BP1 response using gene set enrichment and pathway enrichment analysis. We determined the prevalence of these genes in a dataset of triple-negative breast cancer patients, and performed survival analysis. We found PARP inhibition to be effective in both BRCA-mutant and BRCA wild-type breast cancer cell lines. BMN 673 was the most potent PARP inhibitor, with the lowest concentrations required for DNA damage (measured by 53BP1 expression) and cell kill (measured by cell count), followed by olaparib, and then veliparib. We found a strong correlation between the IC50 values for cell count and the EC50 values for 53BP1 response. We identified a gene set associated with 53BP1 response, which was involved with three major pathways: DNA repair, cell cycle, and programmed cell death. These genes were found to be downregulated in triple-negative breast cancer patients. Patients with aberrations in these genes demonstrated poorer overall survival (P = 0.03). In conclusion, we identified a gene set involved with DNA repair, cell-cycle, and programmed cell death, which was associated with poor outcomes in triple-negative breast cancer patients that could potentially benefit from anti-PARP therapy. Citation Format: Saima Hassan, Amanda Esch, Laura M. Heiser, Joe W. Gray. Genomic prediction of response to PARP inhibition in breast cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on DNA Repair: Tumor Development and Therapeutic Response; 2016 Nov 2-5; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Res 2017;15(4_Suppl):Abstract nr B24.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».