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Enregistrement W2887451076 · doi:10.1158/1535-7163.targ-17-b056

Abstract B056: Non-V600 BRAF mutations in melanoma: actionable targets for rational drug combinations

2018· article· en· W2887451076 sur OpenAlexaff
April A. N. Rose, Matthew Dankner, Shivshankari Rajkumar, Ian R. Watson, Kevin Petrecca, Catalin Mihalcioiu, Peter M. Siegel

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrametinibDabrafenibVemurafenibMelanomaCancer researchMAPK/ERK pathwayMEK inhibitorMedicineKinaseTargeted therapyMutantV600EIn vivoCell cultureCell growthMetastatic melanomaCancerBiologyInternal medicineCell biologyBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: We identified a patient who presented with brain metastatic melanoma. Her tumor expressed a rare BRAF mutation (mt) (L597S). L597S is a non-V600 BRAF mt with intermediate BRAF kinase activity. Little is known about whether melanomas bearing these non-V600 mt are amenable to treatment with the same targeted therapies currently used for BRAF V600 mutant melanoma. Therefore, we employed a translational approach to characterize non-V600 mts in melanoma and to investigate their responsiveness to targeted therapies. Methods: We performed systemic review to quantify the incidence of non-V600 mts. Tumor fragments from patients BRAF WT, V600E and L597S melanoma brain metastases were used to generate 3 patient-derived xenograft and cell lines. We obtained several other cell lines bearing these mts, and mts within the p-loop of BRAF. Cells were treated with clinical inhibitors of BRAF (BRAFi; vemurafenib (V), dabrafenib (D), encorafenib (E)), and MEK (MEKi; cobimetinib (C), trametinib (T), binimetinib (B)). BRAFi, MEKi, or the combination thereof were tested in the following assays: immunoblots to analyze cell signalling, long-term in vitro growth assays, and subcutaneous and intracranial in vivo tumor growth experiments. Results: MEKi inhibited Erk in all cell lines whereas BRAFi induced paradoxical Erk activation in WT cells, but impaired Erk phosphorylation in V600 and L597 mutant cells. In long-term growth assays, all MEKi were capable of inhibiting growth in all 12 cell lines tested to varying degrees. BRAFi inhibited the growth of V600 and L597S mt cells but not BRAF WT or p-loop mutant cells. The addition of BRAFi consistently inhibited the growth of MEKi-treated L597S mt cells. E was more effective than either D or V at impairing the growth of MEKi-treated non-V600 cells. Remarkably, V potentiated the growth of MEKi-treated cells with BRAF p-loop mts, whereas E further inhibited their growth. In the L597S subcutaneous PDX model, all vehicle-treated tumors grew progressively, whereas T led to overall stability of tumor growth (25% ORR) and D + T caused 100% of tumors to shrink significantly. Moreover, D + T improved the survival of mice with intracranial L597S metastases, compared to vehicle or T treated mice. Conclusions: Non-V600 BRAF mts comprise 15% of all BRAF mts in melanoma. Like V600 mutant melanoma, L597S BRAF mutant melanoma are synergistically growth inhibited by the combination of BRAFi +MEKi in vitro and in vivo. MEKi-treated cells with BRAF p-loop mutations are further inhibited by E, whereas V potentiates growth, suggesting unique mechanisms of BRAFi between inhibitors. Taken together, our data provide a rationale for investigating the efficacy of dual MAPK inhibition with E or D + MEKi in patients with non-V600 mutant melanoma. Citation Format: April A.N. Rose, Matthew Dankner, Shivshankari Rajkumar, Ian R. Watson, Kevin Petrecca, Catalin Mihalcioiu, Peter M. Siegel. Non-V600 BRAF mutations in melanoma: actionable targets for rational drug combinations [abstract]. In: Proceedings of the AACR-NCI-EORTC International Conference: Molecular Targets and Cancer Therapeutics; 2017 Oct 26-30; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2018;17(1 Suppl):Abstract nr B056.

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)0,000
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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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