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Enregistrement W2741873611 · doi:10.1158/1538-7445.am2017-1238

Abstract 1238: Targeting the platelet derived growth factor receptor (PDGFR) with the receptor tyrosine kinase inhibitor ponatinib in small cell carcinoma of the ovary, hypercalcemic type

2017· article· en· W2741873611 sur OpenAlexaff
Jessica D. Lang, William P.D. Hendricks, Pilar Ramos, Holly Yin, Chris Sereduk, Jeffrey Kiefer, Yemin Wang, Anthony N. Karnezis, Bernard E. Weissman, David G. Huntsman, Jeffrey M. Trent

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChromatin Remodeling and Cancer
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSMARCA4Cancer researchBiologyOvarian cancerPonatinibSWI/SNFReceptor tyrosine kinaseCancerGrowth factor receptorKinaseDasatinibChromatin remodelingGeneticsEpigeneticsImatinib

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Subunits of the SWI/SNF chromatin-remodeling complex are tumor suppressors that are inactivated in ~20% of all cancers, yet few targeted treatments have shown selective activity in SWI/SNF-mutant cancers. Small cell carcinoma of the ovary, hypercalcemic type (SCCOHT) is a rare, aggressive ovarian cancer in young women that is universally driven by SWI/SNF dysregulation. Given that two-year survival following standard high-dose chemotherapy and radiation in SCCOHT is less than 35%, a great need exists for effective targeted therapies to improve outcomes for these women. We previously demonstrated that SCCOHT tumors are driven by inactivating mutations in SMARCA4, one of two mutually exclusive SWI/SNF ATPases. In addition, we have shown that SCCOHT lacks expression of the alternative SWI/SNF ATPase, SMARCA2. We have now found through integrated genomic and functional analyses in SCCOHT tumors and cell lines that SMARCA4 loss correlates with increased expression of receptor tyrosine kinases (RTKs) including the platelet derived growth factor receptors (PDGFRs). Through integration of high-throughput RNA interference and drug screens in SCCOHT cells we have identified sensitivity to RTK knockdown and RTK inhibitors including the FDA-approved oncology drug, ponatinib. These data corroborate prior studies showing RTK dependence in rhabdoid tumors, rare cancers that are also driven by mutations in the SWI/SNF complex. Of the known ponatinib targets, PDGFR-alpha and FGFR1 were highly expressed in SCCOHT tumors, as confirmed in RNA-Seq data (four tumors) and a SCCOHT tissue microarray (TMA; ten tumors). Furthermore, PDGFR-alpha and -beta phosphorylation and downstream signaling are inhibited by ponatinib in SCCOHT cells, suggesting that these tumors are sensitive to ponatinib due to dependence on signaling through these RTKs. Finally, given ponatinib’s potency in vitro and the proposed mechanism of action, we tested this agent in xenograft models of SCCOHT. In addition to confirming efficacy in a SCCOHT cell line xenograft model, superior efficacy was demonstrated in two patient-derived xenograft (PDX) models of SCCOHT with ponatinib. Thus, ponatinib effectively targets SWI/SNF-mutant SCCOHT tumors through inhibition of PDGFR signaling and may have clinical utility for the treatment of these cancers. Citation Format: Jessica Diane Lang, William Hendricks, Pilar Ramos, Holly Yin, Chris Sereduk, Jeffrey Kiefer, Yemin Wang, Anthony N. Karnezis, Bernard Weissman, David Huntsman, Jeffrey Trent. Targeting the platelet derived growth factor receptor (PDGFR) with the receptor tyrosine kinase inhibitor ponatinib in small cell carcinoma of the ovary, hypercalcemic type [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 1238. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-1238

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 candidatesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,439

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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