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Enregistrement W3131964219 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs20-ps17-31

Abstract PS17-31: Investigating the estrogen receptor Y537S mutation in transgenic models of luminal B breast cancer

2021· article· en· W3131964219 sur OpenAlexaff
Gabriella Johnson, Joshua Roccamo, Cynthia Lavoie, Dongmei Zuo, Virginie Sanguin‐Gendreau, Adrian V. Lee, Zheqi Li, Steffi Oesterreich, William A. Müller

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerEstrogen receptorMutantCancerCancer researchEstrogen receptor alphaContext (archaeology)BiologyMetastatic breast cancerFulvestrantMutationProgesterone receptorEstrogenInternal medicineEndocrinologyMedicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Breast cancer is the most prevalent cancer in women and over two-thirds of cases express the estrogen receptor (ER). Significantly, metastatic ER positive breast cancer is the leading cause of breast cancer mortality. Despite the success of endocrine therapy to treat ER-positive breast cancers, resistance to treatment is a major problem and relapse commonly occurs though patients initially respond well to treatment. The ER Y537S mutant represents one of the most common gain-of-function mutations detected in the metastatic biopsies of patients with ER-positive breast cancer. Previous in-vitro analyses have shown that the ER Y537S mutant exhibits enhanced ER transcriptional activity by adopting a ligand-independent agonist confirmation. In our study, we seek to provide a deeper understanding of the role of this mutant by modeling the human ER Y537S mutant (ER Y541S in mice). Our lab has generated a Cre-inducible knock-in mouse model expressing the activating point mutation driven by the endogenous ER promoter, and it has been shown that when expressed ubiquitously the mutated ER leads to dramatic developmental effects. In order to further our observations in the context of endocrine resistant metastatic breast cancer, we characterize mamary tumour growth of the ER Y541S mutant in combination with luminal B models of mammary tumourigenesis. Consistent with the notion that these ER mutations occur seldom in primary tumours, preliminary data shows that tumour onset and tumour outgrowth is unaffected by the activating point mutation. When analysing tumours from both ER mutant and wildtype ER control animals, it was found that tumours with mutant ER display more basal-like cytokeratins at the RNA level via RNA sequencing and at the protein level via immunohistochemistry. This expression pattern is often associated with poorer prognosis in the clinic. Through ongoing analyses, we also seek to better understand our model through tumour regression studies (doxycycline withdrawal), treatment with tamoxifen and blocking the main source of estrogens via ovariotomies. By studying the ER Y537S mutation in models of luminal B breast cancer, we hope to investigate the factors leading to tumour recurrence and provide a deeper understanding of potential escape pathways to therapy. Citation Format: Gabriella Johnson, Joshua Roccamo, Cynthia Lavoie, Dongmei Zuo, Virginie Sanguin-Gendreau, Adrian Lee, Zheqi Li, Steffi Oesterreich, William Muller. Investigating the estrogen receptor Y537S mutation in transgenic models of luminal B breast cancer [abstract]. In: Proceedings of the 2020 San Antonio Breast Cancer Virtual Symposium; 2020 Dec 8-11; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(4 Suppl):Abstract nr PS17-31.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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