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Enregistrement W2739804683 · doi:10.1158/1538-7445.am2017-3064

Abstract 3064: Retinoic acid: An effective therapy for basal-like breast cancer

2017· article· en· W2739804683 sur OpenAlexaff
Krysta M. Coyle, Cheryl A. Dean, Dejan Vidovic, Ian C.G. Weaver, Carman A. Giacomantonio, Paola Marcato

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinoids in leukemia and cellular processes
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriple-negative breast cancerCancer researchBreast cancerDNA methylationGene silencingRetinoic acidCancerMethylationBiologyMedicineOncologyCell cultureInternal medicineGene expressionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We have identified a novel strategy to identify breast cancer patients who will benefit from an existing anti-cancer agent, retinoic acid (RA). While RA has not yet achieved success in the treatment of breast cancers, we hypothesized that it can be an effective therapy for a subset of triple-negative breast cancer (TNBC) patients. TNBC is among the most aggressive breast cancers, and lacks targeted therapies. TNBCs can be further subtyped into basal-like and claudin-low, which differ in gene expression and drug sensitivities. Understanding the molecular basis of these subtypes will lead to the development of more effective treatment options for TNBC. To test this hypothesis, we performed tumor growth assays on TNBC cell lines and patient-derived xenografts (PDXs). We found that RA treatment decreased the tumor growth of four basal-like TNBC cell lines (MDA-MB-468, HCC70, SUM149, HCC1937). In contrast, RA increased the tumor growth of two claudin-low TNBC cell lines (MDA-MB-231, MDA-MB-436). Gene expression and methylation analysis of these affected cell lines revealed subtype-specific expression of RA-inducible genes due to silencing by DNA methylation, e.g. of the RA-inducible tumor-suppressor gene RARRES1. RARRES1 is silenced by methylation in claudin-low cell lines, but is hypomethylated and expressed in basal-like cells. Use of the subtype-specific expression and methylation profiles allowed us to accurately predict the response of 4 PDXs to RA treatment. Continued classification of TNBCs into these two subtypes will enable clinical use of RA, in part due to the subtype-specific hypomethylation of RA-inducible tumor suppressor genes including RARRES1. We have identified additional subtype-specific biomarkers which can predict the response of patient tumors to RA treatment, thus identifying a novel targeted therapy strategy for TNBCs. Citation Format: Krysta Mila Coyle, Cheryl A. Dean, Dejan Vidovic, Ian C. Weaver, Carman A. Giacomantonio, Paola Marcato. Retinoic acid: An effective therapy for basal-like breast cancer [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 3064. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-3064

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,368 · 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
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