Association between genome‐wide DNA methylation pattern and response to trastuzumab in HER2‐positive breast cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The administration of trastuzumab has led to significant improvement in survival of HER2‐positive breast cancer patients in the adjuvant and metastatic settings. Trastuzumab resistance, however, has been increasingly recognized as a major obstacle. Recent evidence suggests that epigenetic mechanisms might be associated with acquired resistance to cancer therapies. Aim of this study was to explore the association between genome‐wide DNA methylation pattern in breast cancer tissue and the response to trastuzumab. Patients and methods DNA methylation pattern was assessed in breast cancer tissues of trastuzumab‐treated HER2‐positive breast cancer patients who acquired resistance to treatment (case group, n=6) and compared to that of trastuzumab‐treated HER2‐positive breast cancer patients who did not develop resistance (control group, n=6) using the Illumina Infinium HumanMethylation450 BeadChip. Cases were matched to controls for several factors. Bioinformatics analyses were performed using the R statistical environment (robust linear regression method) to identify differentially methylated genes (DMGs) (FDR < 0.05) between case and control groups. Results Compared to the control group, in the matched case group we identified 879 hypermethylated and 293 hypomethylated genes. The differentially methylated set of genes was enriched in molecular and cellular functions associated with cellular movement ( P =8.02E‐07) as well as cell death and survival ( P =4.24E‐09). Pathways associated with ERK/MAPK signaling and regulation of the epithelial‐mesenchymal transition were overrepresented ( P =2.13E‐05, and P=2.43E‐03, respectively). Among the DMGs we observed AGPAT1, a gene related to the PI3K‐mTOR pathway which has been reported to be implicated with trastuzumab resistance in addition to be differentially expressed between HER2‐positive breast cancer patients who responded to trastuzumab and those who acquired resistance. Conclusions Although our sample size was small, we observed DMGs associated with the response to trastuzumab. These data need to be confirmed in a larger prospective cohort of trastuzumab‐treated HER2‐positive breast cancer patients. Support or Funding Information DF received doctoral fellowships from the Fonds de recherché du Québec – Santé (FRQS) and the Laval University Cancer Research Center. CD is a recipient of the Canadian Breast Cancer Foundation‐Canadian Cancer Society Development award (award #703003) and the FRQS Research Scholar. This study was supported by the Fondation des Hôpitaux Enfant Jésus – St‐Sacrement. Clinical specimens were provided by the Fondation du cancer du sein du Québec and the Banque de tissus et de données of the Réseau de recherche sur le cancer of the FRQS, which is affiliated with the Canadian Tumour Repository Network. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».