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Enregistrement W3092045715 · doi:10.1158/1557-3125.pi3k-mtor18-b11

Abstract B11: mTOR pathway inhibition induces GPNMB expression and sensitizes breast cancer cells to an antibody-drug conjugate targeting GPNMB

2020· article· en· W3092045715 sur OpenAlexaff
Marco Biondini, April A. N. Rose, Matthew G. Annis, Cristiano Ferrario, Rosa Puertollano, Mark Basik, Peter M. Siegel

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchPI3K/AKT/mTOR pathwayDoxorubicinMedicineBreast cancerPalbociclibTriple-negative breast cancerDownregulation and upregulationMetastatic breast cancerAntibody-drug conjugateCancerChemotherapyPharmacologyInternal medicineBiologySignal transductionImmunologyAntibodyMonoclonal antibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The biggest challenge in the effective management of breast cancer is the limited duration of therapeutic benefit that is achieved with the current treatment options. Patients diagnosed with triple-negative breast cancer (TNBC), a type of breast tumor with worst prognoses, are currently treated with surgery, radiation and chemotherapy. Unfortunately, despite initial responses cancer cells become resistant to drugs and tumors relapse. We previously identified the cell surface protein GPNMB as a key mediator of breast cancer metastasis. Recently, an antibody-drug conjugate targeting GPNMB (Cdx-011) was developed that has been tested as single agent for the treatment of metastatic TNBC in a clinical trial. We have recently uncovered a novel response of TNBCs to therapeutic treatments: GPNMB expression is greatly elevated following treatment with mTOR pathway inhibitors (i.e., rapamycin, INK-128, AZD2014 and Torin-1) as well as conventional chemotherapy agents (doxorubicin, paclitaxel or cisplatin) and experimental treatments, i.e., MEK pathway inhibitors. Pharmacologically induced enhancement of GPNMB was also observed in ER+ cancers treated with antiestrogens (i.e., Fulvestrant). Interestingly, tumor cells that developed resistance to chemotherapy or antiestrogens exhibit higher levels of GPNMB. We found that therapy-induced GPNMB upregulation is mediated by the mobilization of the stress-induced MiTF/TFE family of transcription factors. In TNBC cells, mTOR inhibition promotes TFE3 nuclear translocation and GPNMB transcription. In ER+ cells, antiestrogens inactivate mTOR pathway causing TFE3 nucleus localization and GPNMB expression. We are currently conducting preclinical studies to investigate whether the upregulation of GPNMB caused by treatment with mTOR inhibitors could sensitize breast cancer cells to the activity of an antibody-drug conjugate targeting GPNMB (Cdx-011). Citation Format: Marco Biondini, April Rose, Matthew Annis, Cristiano Ferrario, Rosa Puertollano, Mark Basik, Peter Siegel. mTOR pathway inhibition induces GPNMB expression and sensitizes breast cancer cells to an antibody-drug conjugate targeting GPNMB [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Targeting PI3K/mTOR Signaling; 2018 Nov 30-Dec 8; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Res 2020;18(10_Suppl):Abstract nr B11.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations0
Publié2020
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