Abstract 996: A translational phosphoproteomic approach to study differences in <i>KRAS</i> signaling in pancreatic, colorectal and lung cancers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims To understand any context-dependent differences in signaling pathways between pancreatic (PAN), colorectal (CR) and lung (LU) cancers with KRAS mutations using a targeted phosphoproteomic approach in cell lines and patient-derived cancer cells exposed to targeted anticancer drugs ex-vivo. Materials and Methods We studied a panel of 30 KRAS mutant cell lines: 10 PAN, 10 CR and 10 LU cell lines. Cancer cells were also immuno-magnetically isolated from pleural effusions and ascites of patients with KRAS mutant CR and LU cancer and exposed to a DMSO control and clinically relevant concentrations of PI3K (pictilisib), AKT (AZD5363), mTOR (everolimus), EGFR (gefitinib), BRAF (vemurafenib), MEK (trametinib) and HSP90 (luminespib) inhibitors for 1 hr. Dynamic changes in a panel of 52 relevant phosphoproteins were studied using the Luminex 200 platform. Hierarchical clustering and logistic regression were used to find differences in dynamic changes in phosphoproteins between KRAS mutant, PAN, CR and LU cancer cells. Results Supervised clustering studying exposure to different drugs revealed that when exposed to the PI3K inhibitor, pictilisib, KRAS mutant LU cancers did not significantly cluster together; p=0.008, p=0.104 following Benjamini-Hochberg correction. Independently, logistic regression showed significant differences in signaling of KRAS mutant cells when exposed to the PI3K inhibitor, pictilisib. PAN and CR cancers showed an increase in p-MEK while LU cancer cells did not; p=0.0195. LU cancer cell lines showed significantly more reduction of p-AKT compared to PAN and CR cell lines when exposed to the PI3K inhibitor; p=0.0423. As expected, exposure to vemurafenib increased p-MEK levels across the majority of the KRAS mutant cell lines, however compensatory reductions in p-mTOR levels were seen significantly more in PAN and CR cell lines and not in LU cell lines; p=0.0084. The dynamic phosphoprotein changes caused by pictilisib were validated in cancer cells isolated from serous effusions of 3 KRAS mutant LU and 4 KRAS mutant CR cancer patients. Validation of these findings using multiple other inhibitors and time-points is ongoing. Interpretation/conclusions We hypothesise that the significantly greater reduction in p-AKT and less increase of compensatory p-MEK caused by PI3K inhibition in KRAS mutant LU cells compared to KRAS mutant PAN and CR cell lines represents preferential signaling of these cells through the PI3K pathway. Increase in p-MEK driven by BRAF inhibitors caused a reduction in p-mTOR in PAN and CR but not in LU cell lines also indicating preferential dependence of signaling in KRAS mutant lung cancer cells through the PI3K pathway. These findings are important while designing clinical trials of KRAS mutant cancers and more broadly to precision medicine where mutation status independent of tissue context is often used. Citation Format: Adam Stewart, Elizabeth A. Coker, Anna Minchom, Sebastian Pölsterl, Alexandros Georgiou, Paul Huang, Bissan Al-Lazikani, Udai Banerji. A translational phosphoproteomic approach to study differences in KRAS signaling in pancreatic, colorectal and lung cancers [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 996. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-996
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».