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Enregistrement W3083312313 · doi:10.1158/1538-7445.am2020-507

Abstract 507: Repurposing of FDA approved drugs for treatment of metastatic HNSCC

2020· article· en· W3083312313 sur OpenAlexaff
Maria Kondratyev, Aleksandra Pesic, Anna Dvorkin-Sheva, Troy Ketela, Jason Moffat, Marianne Koritzinsky, Bradly G. Wouters

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepurposingMedicineMalignancyCancerMetastasisDiseaseDrug repositioningDrug discoveryCancer researchDrugOncologyBioinformaticsInternal medicinePharmacologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract HNSCC is 6th most common malignancy in the world. Despite advances in diagnosis and treatment, the survival rates remain low due in large part to metastatic disease. The underlying biology associated with metastatic disease and poor outcome in HNSCC remains unclear. Importantly, metastatic cells acquire new properties that permit them to invade surrounding tissues and seed metastasis at distant sites. While these acquired properties contribute to aggressiveness of metastatic cancer and interfere with success of therapies, they can also potentially be exploited to target metastatic cells selectively, sparing toxicity in normal tissues. We used functional genomic technologies to identify new potential therapeutic targets for advanced disease in HNSCC. These targets were identified by conducting whole genome shRNA screens in matched sets of cell lines derived from primary HNSCC tumors and their respective metastatic sites or recurrences. While extensive efforts are being made by both industry and academia to develop novel anti-cancer drugs, this process is still very slow and expensive. Drug repurposing is becoming increasingly popular due to a reduced risk to patients and lower costs of drug development compared to “de novo” discovery. We utilized 2 large chemical libraries (Selleck and Prestwick) that together contain about 4000 drugs approved by FDA and similar agencies worldwide. The libraries were screened against the HNSCC lines described above in order to discover new drugs targeting head and neck cancer including drugs that target selectively metastatic cells compared to their primary tumor counterparts. We accomplished screening of 30 HNSCC lines for all of which we have also obtained the functional genomic, mutational and gene expression data. We aim to combine our functional genomic data with the results from the drug screens to discover drug/gene “hit” combinations that would provide a basis for development of novel anti-cancer therapies. For this purpose, we are looking at correlations between the drugs and the shRNAs that have similar pattern of effects across the 30 cell lines. To complement the functional screens data, we performed targeted sequencing of the most commonly altered genes in HNSCC as reported by the TCGA. This data will help understand which pathways are affected by the drugs we select to investigate. Out of the 30 lines, we have 13 sets of “matched” lines that belong to the same patients, coming from primary tumors, metastatic sites or recurrences. As a first step of the analysis, we looked at drugs that affected cells derived from metastases but not those from the respective primary tumors. Interestingly, many of the metastasis-specific drugs were antibiotics. We selected 10 of the drugs for further validation; dose response-based viability assays and growth curves experiments confirmed that 5 of the drugs were selectively affecting survival and proliferation of the metastatic cell lines; the mechanism of this effect are currently being investigated. Citation Format: Maria Kondratyev, Aleksandra Pesic, Anna Dvorkin-Sheva, Troy Ketela, Jason Moffat, Marianne Koritzinsky, Brad Wouters. Repurposing of FDA approved drugs for treatment of metastatic HNSCC [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 507.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0060,002

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
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