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Enregistrement W2739628513 · doi:10.1158/1538-7445.am2017-811

Abstract 811: Histological heterogeneity contributes to sunitinib resistance in clear cell renal cell carcinoma

2017· article· en· W2739628513 sur OpenAlexaff
Zsuzsanna Lichner, Rola Saleeb, Henriett Butz, Roy Nofech‐Mozes, Sara Riad, Mina Farag, András Kapùs, George M. Yousef

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSunitinibClear cell renal cell carcinomaCancer researchTyrosine-kinase inhibitorCancerRenal cell carcinomaMedicineBiologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: The receptor tyrosine kinase (RTK) inhibitor sunitinib is the first line treatment for advanced clear cell renal cell carcinoma (ccRCC). Sunitinib inhibits angiogenesis via blocking signaling through VEGFR. About 80% of patients develop resistance after a drug-sensitive period. Molecular changes early in treatment may impact drug resistance, but are poorly understood. Experimental Procedures: ACHN, 786-O and Renca cell lines were treated with 1 µM sunitinib. NSG mice were s.c. xenografted with the model cell lines and were treated with sunitinib at 40 mg/kg/day dose. mRNA expression was screened using Illumina HT-12 bead chip array and miRNA expression was assessed by Nanostring nCounter assay. R statistical packages were used for data processing. Reactome and miRPath softwares were used for downstream analysis. Results: Sunitinib treatment of ccRCC xenografts led to several early changes in tumor histology, such as the emergence of live tumor areas within the necrotic spaces. These areas showed membranous staining for E-cadherin, and β-catenin, while the rest of the tumor and vehicle-treated tumors were negative. In vitro model cell lines developed cancer spheroids when treated with sunitinib. Cancer spheroids were highly tumorigenic and metastatic, and expressed several established cancer stem cell markers. ccRCC cancer spheres, but not the 2D adherent cells, showed membranous staining for E-cadherin and β-catenin; similarly to the live tumor areas observed in in vivo sunitinib treatment. In vitro inhibition of E-cadherin by EGTA or by siRNA, interfered with viability of sunitinib treated ccRCC cell lines. Conclusions: Sunitinib treatment causes early phenotypic changes of the tumor in vivo and in vitro. The formation of highly metastatic and tumorigenic cancer spheres in model cell lines is the most prominent effect in vitro. We provide preliminary evidence that sunitinib induced in vitro cancer spheres and the live tumor areas that survive within necrotic patches of the sunitinib-treated xenografts, are related. Finally, membranous expression of E-cadherin enhances the survival of ccRCC cell lines under sunitinib treatment. Citation Format: Zsuzsanna Lichner, Rola Saleeb, Henriett Butz, Roy Nofech-Mozes, Sara Riad, Mina Farag, Andras Kapus, George Yousef. Histological heterogeneity contributes to sunitinib resistance in clear cell renal cell carcinoma [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 811. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-811

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,148
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,259 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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