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Enregistrement W2885098219 · doi:10.1158/1538-7445.am2018-110

Abstract 110: PPARγ loss increases the metastatic potential of HER2+ breast cancer

2018· article· en· W2885098219 sur OpenAlexaff
Elizabeth D. Lightbody, Kathleen O’Connell, Hailey T. Newton, R Rubino, Anthony Apostoli, Kevin Ren, Sandip Sengupta, Christopher J.B. Nicol

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeroxisome proliferator-activated receptorCancer researchCarcinogenesisInternal medicineBreast cancerMetastatic breast cancerMetastasisEndocrinologyTumor progressionCancerMedicineBiologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Breast tumors that overexpress human epidermal growth factor receptor 2 (HER2+) grow and spread faster than HER2-negative tumors, resulting in poor patient prognosis. Peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR)γ is a nuclear transcription factor that controls the expression of genes essential for normal metabolism of fats and sugars in the body. Our laboratory previously showed that PPARγ expression suppresses environmental carcinogen DMBA-mediated breast tumor progression in vivo, and PPARγ-activating drugs further enhance this effect. However, the role of PPARγ and PPARγ agonists on HER2+ breast tumorigenesis and patient survival is unclear. We hypothesized that PPARγ loss enhances HER2+ breast tumor progression. To test this, this study generated a novel mouse model referred to as NIC:PPARγ-KO, which has targeted PPARγ deletion in the same HER2+ transformed mammary epithelial cells that drive breast tumorigenesis. Compared to NIC:PPARγ-WT mice, NIC:PPARγ-KO mice have increased mammary tumor incidences and lung metastases. Protein analysis of NIC:PPARγ-KO tumors shows PPARγ loss is inversely correlated with increased HER2 phosphorylation at tyrosine 877 (pY877HER2) in primary and metastatic tumorigenic tissue. Immunofluorescence also showed HER2 H-scores were significantly highest among tumors from NIC:PPARγ-KO mice, but also correlated with targeted PPARγ loss in DMBA-induced primary and metastatic mammary tumors among PPARγ-WT and PPARγ-KO mice (p<0.05). To further investigate the role of PPARγ in the metastatic process, we established cell lines from the freshly isolated lung metastatic tumors harvested from the NIC:PPARγ-KO model (NIC:PPARγ-KO-lmet). In vitro analysis of several human HER2+ breast cancer cells lines and our NIC:PPARγ-KO-lmet cells shows migration, invasion and tumorsphere-forming potential were significantly increased after epidermal growth factor (EGF, 20ng/mL) treatment and, more interestingly, that co-treatment with a PPARγ-activating drug (rosiglitazone, 10μM) significantly abrogated these effects (p<0.05). Together, these data provide the first evidence that PPARγ may be a useful prognostic/predictive biomarker for HER2+ breast tumors, and suggest that the novel inclusion of PPARγ-activating drugs may benefit a subset of HER2+ breast cancer patients. Citation Format: Elizabeth D. Lightbody, Kathleen MJ O'Connell, Hailey T. Newton, Rachel R. Rubino, Anthony J. Apostoli, Kevin Ren, Sandip K. SenGupta, Christopher J. Nicol. PPARγ loss increases the metastatic potential of HER2+ breast cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 110.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,376
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 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'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
Publié2018
Routes d'admission1
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