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Enregistrement W2740617618 · doi:10.1158/1538-7445.am2017-2558

Abstract 2558: MYC-dependent transformation model of triple-negative breast cancer in vivo

2017· article· en· W2740617618 sur OpenAlexaff
Corey Lourenco, Manpreet Kalkat, Dharmesh Dingar, Jason De Melo, Rosemary Yu, Linda Z. Penn

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerCancer researchMyoepithelial cellTriple-negative breast cancerPI3K/AKT/mTOR pathwayIn vivoCancerMedicineBiologyPathologyInternal medicineSignal transductionImmunohistochemistryCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent comprehensive breast cancer studies examining mutations and genomic alterations have determined that deregulation of MYC and the PI3K pathway occur frequently during breast cancer progression and may be useful targets for therapy. As a result, there have been large efforts to develop PI3K, AKT and mTOR inhibitors (PAM inhibitors) for clinical use, however clinical trial data demonstrates that many patients treated with PAM inhibitors develop resistant disease. An alternative strategy would be to target Myc, though a lack of effective and specific inhibitors makes this difficult. To identify the core vulnerabilities in these cancers we developed an in vivo xenograft model of triple-negative breast cancer driven by deregulated PI3K signaling and MYC. We hypothesize that determining how these pathways co-operate to transform normal human breast cells into breast carcinomas will reveal a tumor progression signature and highlight new therapeutic opportunities. We developed our model using the spontaneously immortalized, basal, triple-negative MCF10A cell line. By expressing the hotspot PIK3caH1047R protein alone in MCF10A cells (MCF10.H) in addition to MYC (MCF10.HM), we can model normal/early breast cancer and invasive ductal carcinoma respectively. This is the first in vivo human model of breast cancer dependent on MYC for transformation. When injected into female NOD-SCID mice, MCF10A.H cells form organized acinar ducts embedded in extracellular matrix. MCF10A.H ducts form with hollow lumen and a single layer of myoepithelial cells, recapitulating normal human breast histology. Alternatively, MCF10A.HM cells grow as high-grade carcinomas indicative of invasive disease. MCF10A.H benign growths and MCF10A.HM tumors remain basal-like and triple-negative by immunohistochemistry. Importantly, MCF10A.HM tumors are sensitive to MYC repression and therefore may be a suitable model to evaluate direct and indirect anti-MYC therapies. Having relevant human xenograft samples representing both normal and IDC tissue, we performed RNA-seq to identify a MYC-signature driving breast cancer transformation. Our current work will involve targeting the resulting MYC-driven pathways identified by RNA-seq to therapeutically target MYC in breast cancer. Citation Format: Corey Lourenco, Manpreet Kalkat, Dharmesh Dingar, Jason De Melo, Rosemary Yu, Linda Penn. MYC-dependent transformation model of triple-negative breast cancer in vivo [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 2558. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-2558

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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