Abstract 4026: Mechanism of cisplatin resistance and enhanced cell migration in cervical cancer cells expressing <i>PIK3CA</i>-E545K mutation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Platinum-based drugs, in particular cisplatin, are among the most widely used chemotherapeutic agents, used in the treatment of a wide array of solid malignancies. Despite initial therapeutic success, cisplatin treatment often results in the development of resistance, which can lead to therapeutic failure. Despite significant advances in understanding mechanisms of cisplatin resistance in other tumor sites, there are substantial gaps in our molecular knowledge of resistance in cervical cancer. Our group has examined the role of the PI3K/AKT/mTOR pathway in cervical cancer patients treated with cisplatin and radiation therapy. The PI3K/AKT/mTOR pathway is a promising therapeutic target because it is activated in several human cancers, which is frequently mediated by “hotspot” mutations including E542K, E545K and H1047R in the PIK3CA gene. Moreover, multiple PI3K/AKT/mTOR pathway inhibitors have been developed and are currently being evaluated in clinical trials. We previously reported that PIK3CA mutation in patients with early stage (IB/II) cervical cancer was associated with poor survival after treatment with radiation and cisplatin (McIntyre et al. Gynecol Oncol. 2013, PMID: 23266353), and that PIK3CA-E545K mutation renders cervical cancer cells more resistant to cisplatin or cisplatin plus radiation and results in a more migratory phenotype than cell lines with wild type-PIK3CA. Moreover, these phenotypes were reversed by the PI3K inhibitor GDC-0941 (Wani et al. Oncotarget. 2016, PMID: 27489350). The aim of the present study is to explore the mechanism of cisplatin resistance and enhanced migration in cervical cancer cells engineered to express PIK3CA-E545K mutation. Gene expression analysis identified 161 genes that were up regulated and 189 that were down regulated in cervical cancer cells stably expressing PIK3CA-E545K, some of which are involved in pathways relevant to cisplatin resistance. On further validation, we found that Fibronectin1 (FN1) was upregulated at both the mRNA and protein level in cervical cancer cells expressing PIK3CA-E545K. FN1 is a glycoprotein that is widely expressed in multiple cell types and is involved in cellular adhesion and migration. Recent studies have reported that FN1 might have a role in regulating chemoresistance in tumors. However, the effect of FN1 on cisplatin resistance in cervical cancer cells expressing E545K mutation has not been investigated. The present study aims to determine the effect of FN1 expression on cisplatin resistance in cervical cancer cells expressing the PIK3CA-E545K mutation and to explore potential mechanisms of cisplatin resistance and enhanced cell migration in cervical cancer cells. Citation Format: Arjumand Wani, Shiekh Tanveer Ahmad, Nicholas Jette, Siddhartha Goutam, Corinne M. Doll, Susan P. Miller. Mechanism of cisplatin resistance and enhanced cell migration in cervical cancer cells expressing PIK3CA-E545K mutation [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 4026.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».