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Enregistrement W3156003299 · doi:10.1158/1557-3265.radsci21-ia-027

Abstract IA-027: Dysregulated metabolic and immune pathways underlying radiation fibrosis and lymphedema

2021· article· en· W3156003299 sur OpenAlexaff
Fei‐Fei Liu

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLymphedemaDownregulation and upregulationFibrosisMedicineCancer researchExtracellular matrixBioinformaticsCell biologyCancerInternal medicineBiologyBreast cancerBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Radiation fibrosis (RF) is a long-term complication affecting up to ~1/3 of all patients post treatment, characterized by excess extracellular matrix (ECM), decreased tissue elasticity, leading to potential loss of organ function. The regulation of ECM production and degradation is complex, mediated through a myriad of cytokines including TGFB, and environmental conditions such as hypoxia. Currently, this is an irreversible and untreatable condition, affecting up to 6M cancer survivors in the US. Lymphedema is another inflammatory condition, which also has no effective treatments and is irreversible. In the literature, there is a strong suggestion that metabolic dysregulation might be an underlying process affecting both RF and lymphedema; hence, this avenue of investigation was undertaken for both conditions. Materials & Methods: Mouse models were established for both RF and lymphedema, using the C3H and C57/Bl6 mice; respectively. Genome-wide transcriptomic sequencing analyses were undertaken for both conditions, using human and mouse tissues. For the lymphedema experiments, single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) was performed, to identify the different cell types in the murine lymphedematous fluid. Finally, a pharmacogenomics strategy was undertaken using the CMAP and L1000 databases for the RF and lymphedema studies; respectively, to identify novel compounds or drugs, which can treat these conditions. Results: For both RF and lymphedema studies, metabolic dysregulation, and specifically, downregulation of PPAR signaling and fatty acid oxidation (FAO) were key pathways driving the production and reducing the degradation of collagen, the predominant component of the ECM. Conversely, upregulation of PPAR signaling reduced transcription of key ECM genes for both conditions. In the RF studies, CD36, a membrane transporter of long chain fatty acids, was discovered to play a critical role in regulating the trafficking of collagen and lysosomal degradation. ScRNA-seq of murine lymph fluid identified 8 cell clusters with T helper 17 (Th17) cells being the dominant population (24%). Furthermore, these immune cells also demonstrated downregulation of PPAR signaling, suggesting that this process was universal at both the bulk, and single cell level. Pharmacogenomics analyses identified caffeic acid or its derivate CAPE (caffeic acid phenethyl ester) to be compounds, which can be systemically administered, and reduced cellular proliferation and fibrosis in pre-clinical models for both conditions. Vorinostat however, was even more effective in reducing these processes in lymphedema conditions. Conclusion: For the first time, we have demonstrated that metabolic dysregulation with downregulation of PPAR signaling and FAO as major contributors to both RF and lymphedema. These processes can be mitigated pharmacologically, by using agents such as CAPE or Vorinostat, indicating that these heretofore-untreatable toxicities of radiation therapy can be reversed using such strategies. Citation Format: Fei-Fei Liu. Dysregulated metabolic and immune pathways underlying radiation fibrosis and lymphedema [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Special Conference on Radiation Science and Medicine; 2021 Mar 2-3. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2021;27(8_Suppl):Abstract nr IA-027.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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