Abstract 2848: Identifying and targeting competing endogenous RNA (ceRNAs) networks to inhibit lung metastasis in triple negative breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Triple negative breast cancer (TNBC), the most aggressive breast cancer subtype, has high incidence rate of lung metastasis. Not only protein coding transcripts, but also non-coding transcriptome, such as microRNAs (miRNAs) and long non-coding RNAs (lncRNAs), have active roles in cancer progression and metastasis. Additionally, lncRNAs can act as sponges for miRNAs. Here, we aimed i) to construct the first mRNA-miRNA-lncRNA competing endogenous RNA (ceRNA) network controlling metastasis in TNBC, and ii) to prevent lung metastasis by targeting identified central candidate genes. Material/Method: We established primary tumor and human-in-mouse (HIM) and mouse-in-mouse (MIM) lung metastasis models using TNBC cell lines in nude and Balb/c mice, respectively. We visualized both primary and metastatic tumors using in vivo imaging system, harvested tumors and performed both RNA and small RNA sequencing. We obtained differentially expressed miRNAs, mRNAs and lncRNAs between primary and metastatic tumors. Using several bioinformatics tools, we did enrichment analyses, miRNA target predictions, and network construction. Identified central lncRNAs were overexpressed or knocked down and will be tested in in vitro and vivo metastasis-related assays. Results and Conclusions: We obtained 45 and 91 miRNAs which were differentially expressed between primary and metastatic tumors in HIM and MIM models, respectively. A miRNA family with an established role in metastasis as well as several other miRNAs was identified as highly differentially expressed in the same direction in both models. Moreover, 1127 and 3350 mRNAs, and 85 and 111 lncRNAs were differentially expressed in HIM and MIM models, respectively. Metastasis-related processes based on differentially expressed mRNAs were enriched in the data. We then integrated these three layers of data, functional enrichments, pathway maps and target predictions to construct the first ceRNA network controlling lung metastasis in TNBCs. Currently, we are testing the functional roles of candidate lncRNAs in in vitro and in vivo metastasis assays. Ultimately, our study will uncover novel lncRNAs that can be used as potential targets and/or biomarkers in breast-to-lung metastasis. Funding: This study is supported by TUBITAK-CNRS Bilateral Grant with project number 214S364. Citation Format: Pelin Ersan, Unal Tokat, Erol Eyupoglu, Umar Raza, Yasser Riazalhosseini, Can Alkan, Denis Thieffry, Daniel Gautheret, Ozgur Sahin. Identifying and targeting competing endogenous RNA (ceRNAs) networks to inhibit lung metastasis in triple negative 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 2848. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-2848
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».