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Enregistrement W2742105399 · doi:10.1158/1538-7445.am2017-3543

Abstract 3543: Targeting the metabolic mevalonate pathway with statins as anti-breast cancer agents

2017· article· en· W2742105399 sur OpenAlexaff
Jenna E. van Leeuwen, Aleksandra A. Pandyra, Carolyn A. Goard, Peter Mullen, Rosemary Yu, Linda Z. Penn

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatinAtorvastatinFluvastatinMedicineBreast cancerCancerApoptosisPharmacologyMevalonate pathwayCancer researchHMG-CoA reductaseOncologyInternal medicineSimvastatinChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The statin family of drugs target the mevalonate pathway and have been used for decades in the control of hypercholesterolemia, however recent evidence suggests these approved agents may also be useful as anti-cancer therapeutics (see our recent Nature Review Cancer article1). For example, statins can trigger tumor-specific apoptosis and two independent pre-op clinical trials in breast cancer, evaluating cholesterol-lowering doses of fluvastatin and atorvastatin, resulted in breast tumor shrinkage due to decreased growth and increased apoptosis. Our hypothesis is that statins have utility as anti-breast cancer agents. To maximize efficacy and speak to personalized medicine, our objectives are to develop biomarkers to distinguish which patients will benefit from the addition of statins to their treatment regimen and how best to use statins in combination with other agents to augment anti-tumor efficacy. To identify biomarkers of statin sensitivity we evaluated fluvastatin activity across a panel of BCa cell lines and showed that the basal, estrogen receptor-negative subtype were significantly sensitive to statin-induced apoptosis. As this included the difficult-to-treat triple negative BCa (TNBCa) we have extended this work and further evaluated a panel of TNBCa cell lines for statin sensitivity. From these results we are identifying features associated with robust apoptosis in response to statin exposure. To identify how best to use statins, we conducted two unbiased screens and have shown that blocking the restorative feedback response to statin exposure potentiates statin-induced apoptosis. This is reversible with exogenous mevalonate, reinforcing that this is an on-target effect. We also identified another approved agent, dipyridamole, as able to potentiate the anti-cancer activity of statins. Mechanistically we have shown that dipyridamole blocks the feedback response to statin exposure. We have extended these studies and shown that the combination of statins and dipyridamole is effective against TNBCa both in vitro and in vivo. Thus, we provide essential pre-clinical data to support the further evaluation of statins and dipyridamole in BCa. Reference: Mullen, P.J. et al. The interplay between cell signalling and the mevalonate pathway in cancer. Nat Rev Cancer. 16, 718-731 (2016). Citation Format: Jenna van Leeuwen, Aleksandra Pandyra, Carolyn Goard, Peter J. Mullen, Rosemary Yu, Linda Z. Penn. Targeting the metabolic mevalonate pathway with statins as anti-breast cancer agents [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 3543. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-3543

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Résumé présentoui

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