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Enregistrement W3135029913 · doi:10.1158/1538-7445.tme21-ia018

Abstract IA018: Linking obesity-associated inflammation with cancer metastasis

2021· article· en· W3135029913 sur OpenAlexaff
Sheri A. C. McDowell, Robin B. Luo, Jonathan Spicer, Andrew J. Dannenberg, Logan A. Walsh, Daniela F. Quail

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative Mechanisms
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetastasisLung cancerCancerPopulationNeutrophiliaBreast cancerInternal medicineExtravasationCancer researchOncologyImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Obesity is associated with increased incidence and mortality of multiple tumor types, and competes with smoking tobacco as the leading preventable risk factor for all cancer-related deaths. In breast cancer, epidemiological studies have shown that obesity is linked to enhanced metastasis to lung and liver. However, it is not known how to improve cancer outcomes in the obese patient population as the mechanistic link between obesity and cancer progression is currently lacking. Using genetic and diet-induced obesity mouse models, it was previously shown that obesity promotes pulmonary metastasis of breast cancer by inducing lung neutrophilia via a IL5–GM-CSF signaling axis. We have now determined that neutrophils are reprogrammed by obesity within the lung to produce elevated levels of reactive oxygen species (ROS) and release neutrophil extracellular traps (NETs). This in turn weakens endothelial barrier integrity, leading to enhanced microvascular permeability and tumor cell extravasation into the lung parenchyma. This effect can be reversed by targeting ROS via pharmacological or genetic approaches, or by preventing NETosis using PAD4 inhibitors. To confirm the translational relevance of our findings, we performed imaging mass cytometry on lung metastasis samples from cancer patients, and observed a significant correlation between body mass index and NETosis, neutrophil oxidative burst, and ROS status. Given the high prevalence of obesity on an international scale, our data provide insight into mechanisms of cancer progression for a significant proportion of the adult population, including (potentially) those who are metabolically obese but normal weight. Citation Format: Sheri A. McDowell, Robin Luo, Jonathan D. Spicer, Andrew J. Dannenberg, Logan A. Walsh, Daniela F. Quail. Linking obesity-associated inflammation with cancer metastasis [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Special Conference on the Evolving Tumor Microenvironment in Cancer Progression: Mechanisms and Emerging Therapeutic Opportunities; in association with the Tumor Microenvironment (TME) Working Group; 2021 Jan 11-12. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(5 Suppl):Abstract nr IA018.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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