A Metabolomics Pilot Study on Desmoid Tumors and Novel Drug Candidates
Notice bibliographique
Résumé
Desmoid tumors (aggressive fibromatosis) are locally invasive soft tissue tumors that lack the ability to metastasize. There are no directed therapies or standard treatment plan, and chemotherapeutics, radiation, and surgery often have temporary effects. The majority of desmoid tumors are related to T41A and S45F mutations of the beta-catenin encoding gene (CTNNB1). Using broad spectrum metabolomics, differences were investigated between paired normal fibroblast and desmoid tumor cells from affected patients. There were differences identified, also, in the metabolomics profiles associated with the two beta-catenin mutations, T41A and S45F. Ongoing drug screening has identified currently available compounds which inhibited desmoid tumor cellular growth by more than 50% but did not affect normal fibroblast proliferation. Two drugs were investigated in this study, and Dasatinib and FAK Inhibitor 14 treatments resulted in unique metabolomics profiles for the normal fibroblast and desmoid tumor cells, in addition to the T41A and S45F. The biochemical pathways that differentiated the cell lines were aminoacyl-tRNA biosynthesis in mitochondria and cytoplasm and signal transduction amino acid-dependent mTORC1 activation. This study provides preliminary understanding of the metabolic differences of paired normal and desmoid tumors cells, their response to desmoid tumor therapeutics, and new pathways to target for therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».