Abstract 4187: Targeting the cytoskeleton protein ezrin sensitizes metastatic breast cancer cells to anthracycline based chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The main cause of cancer-associated deaths is the spread of cancer cells to distant organ sites. Despite recent advances in treating primary tumors, modern chemotherapeutic strategies are relatively ineffective at treating metastasis, with clinical trials showing minimal improvements in overall survival for patients with metastatic disease. This is in large part due to chemotherapy resistance which remains a major clinical challenge limiting therapeutic responses for metastatic cancer patients. The cytoskeleton crosslinker protein ezrin has been shown to promote cancer metastasis in multiple preclinical models and is associated with poor prognosis in several cancer types, including breast cancer (BC). Ezrin also promotes pro-survival signaling, particularly in disseminated cancer cells, to facilitate metastatic outgrowth. However, whether ezrin plays a role in chemoresistance in BC is not yet known. In this study, we sought to determine whether ezrin can predict response to chemotherapy in BC patients and whether pharmacologic inhibition of ezrin alters the sensitivity of metastatic BC cells to anthracycline-based chemotherapy in preclinical models of metastasis. Ezrin protein expression was assessed in a BC patient cohort by tissue microarray immunohistochemistry (IHC) using the automated quantitative platform HaloTM. Among patients treated with systemic chemotherapy across all prognostic groups, high ezrin levels were associated with reduced disease-free, distant metastasis-free, as well as overall survival, compared to patients with lower ezrin levels. Next, we sought to determine whether targeting ezrin using a small molecule inhibitor (NSC668394) could enhance the efficacy of systemic doxorubicin treatment in vivo. Using an experimental lung metastasis model, we showed that the addition of NSC668394 sensitized metastatic BC cells to doxorubicin treatment, compared to either agent alone. We also tested the efficacy of these agents in targeting microscopic metastasis using neoadjuvant and adjuvant treatment models. Our results show that in both treatment modalities, NSC668394 or doxorubicin treatment alone was not able to reduce metastasis, however the addition of the ezrin inhibitor markedly sensitized metastases to doxorubicin and reduced overall lung metastatic burden. Taken together, our data suggest that ezrin may be a novel predictive marker of treatment response in BC patients and provide rationale for potential targeting of ezrin in patients with metastatic disease as an adjunct to chemotherapy. (Supported by OMPRN, CRS and BCAK). Citation Format: Victoria Hoskin, Abdi Ghaffari, Xiaolong Yang, Yolanda Madarnas, Sandip SenGupta, Sonal Varma, Peter A. Greer, Bruce E. Elliott. Targeting the cytoskeleton protein ezrin sensitizes metastatic breast cancer cells to anthracycline based chemotherapy [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 4187.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».