DNA Methylation Predicts the Response of Triple-Negative Breast Cancers to All-Trans Retinoic Acid
Notice bibliographique
Résumé
All-trans retinoic acid (atRA) regulates gene expression and is used to treat acute promyelocytic leukemia. Attempts to use atRA in breast cancer without a stratification strategy have resulted in limited overall effectiveness. To identify biomarkers for the treatment of triple-negative breast cancer (TNBC) with atRA, we characterized the effects of atRA on the tumor growth of 13 TNBC cell lines. This resulted in a range of effects that was not predictable based on previously hypothesized predictors of response, such as the levels of atRA nuclear shuttling proteins fatty acid binding protein 5 (FABP5) and cellular retinoic acid binding protein 2 (CRABP2). Transcriptional profiling revealed that atRA induced distinct gene expression changes in the sensitive versus resistant cell lines that were mostly independent of the presence of retinoic acid response elements (RAREs) or peroxisome proliferator response elements (PPREs). Given the importance of DNA methylation in regulating gene expression, we hypothesized that differential DNA methylation could predict the response of TNBCs to atRA. We identified over 1400 sites that were differentially methylated between atRA resistant and sensitive cell lines. These CpG sites predicted the response of four TNBC patient-derived xenografts to atRA, and we utilized these xenografts to refine the profile and identified that as many as 17% of TNBC patients could benefit from atRA treatment. These data illustrate that differential methylation of specific CpGs may be useful biomarkers for predicting the response of patient tumors to atRA treatment.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».