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Enregistrement W2901691660 · doi:10.1186/s13058-018-1064-1

Cleavage of the extracellular domain of junctional adhesion molecule-A is associated with resistance to anti-HER2 therapies in breast cancer settings

2018· article· en· W2901691660 sur OpenAlexaff
Astrid Olivia Leech, Sri HariKrishna Vellanki, Emily J. Rutherford, Aoife Keogh, Hanne Jahns, Lance Hudson, Norma O’Donovan, Siham Sabri, Bassam Abdulkarim, Katherine M. Sheehan, Elaine W. Kay, Leonie S. Young, Arnold D. Hill, Yvonne E. Smith, Ann M. Hopkins

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBreast Cancer IrelandTrinity College DublinScience Foundation IrelandHealth Research Board
Mots-clésLapatinibGene silencingTrastuzumabBreast cancerCancer researchMedicineEpidermal growth factor receptorCancerProtein kinase BMetastatic breast cancerInternal medicineBiologySignal transductionCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Junctional adhesion molecule-A (JAM-A) is an adhesion molecule whose overexpression on breast tumor tissue has been associated with aggressive cancer phenotypes, including human epidermal growth factor receptor-2 (HER2)-positive disease. Since JAM-A has been described to regulate HER2 expression in breast cancer cells, we hypothesized that JAM-dependent stabilization of HER2 could participate in resistance to HER2-targeted therapies. METHODS: Using breast cancer cell line models resistant to anti-HER2 drugs, we investigated JAM-A expression and the effect of JAM-A silencing on biochemical/functional parameters. We also tested whether altered JAM-A expression/processing underpinned differences between drug-sensitive and -resistant cells and acted as a biomarker of patients who developed resistance to HER2-targeted therapies. RESULTS: Silencing JAM-A enhanced the anti-proliferative effects of anti-HER2 treatments in trastuzumab- and lapatinib-resistant breast cancer cells and further reduced HER2 protein expression and Akt phosphorylation in drug-treated cells. Increased epidermal growth factor receptor expression observed in drug-resistant models was normalized upon JAM-A silencing. JAM-A was highly expressed in all of a small cohort of HER2-positive patients whose disease recurred following anti-HER2 therapy. High JAM-A expression also correlated with metastatic disease at the time of diagnosis in another patient cohort resistant to trastuzumab therapy. Importantly, cleavage of JAM-A was increased in drug-resistant cell lines in conjunction with increased expression of ADAM-10 and -17 metalloproteases. Pharmacological inhibition or genetic silencing studies suggested a particular role for ADAM-10 in reducing JAM-A cleavage and partially re-sensitizing drug-resistant cells to the anti-proliferative effects of HER2-targeted drugs. Functionally, recombinant cleaved JAM-A enhanced breast cancer cell invasion in vitro and both invasion and proliferation in a semi-in vivo model. Finally, cleaved JAM-A was detectable in the serum of a small cohort of HER2-positive patients and correlated significantly with resistance to HER2-targeted therapy. CONCLUSIONS: Collectively, our data suggest a novel model whereby increased expression and cleavage of JAM-A drive tumorigenic behavior and act as a biomarker and potential therapeutic target for resistance to HER2-targeted therapies.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations38
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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