MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3178688808 · doi:10.1158/1538-7445.am2021-1066

Abstract 1066: Pre-clinical combination of a PARP inhibitor, talazoparib, and carboplatin in triple-negative breast cancer

2021· article· en· W3178688808 sur OpenAlexaff
Alexia K. Cotte, Michèle Beniey, Takrima Haque, Nelly Béchir, Audrey Hubert, Korotoum W. Diallo, Danh Tran‐Thanh, Saima Hassan

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarboplatinTriple-negative breast cancerPARP inhibitorMedicineBreast cancerCancer researchCancerCombination therapyInternal medicineOncologyChemotherapyPoly ADP ribose polymeraseBiologyCisplatinDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: PARP inhibitors, such as talazoparib, demonstrated an improvement in progression-free survival as monotherapy in germline BRCA1/2-mutated (BRCA-MUT) HER2-negative locally advanced/metastatic breast cancer patients. BRCA-MUT tumors constitute 15-20% of triple-negative breast cancers (TNBCs). TNBCs are an aggressive subtype and lack overexpression of hormone receptors and HER2. Here, we evaluate the impact of the combination of talazoparib and a chemotherapeutic agent, carboplatin, to better understand which TNBCs will benefit from this combination, and the manner in which different sequencing strategies can impact primary tumor growth and distant metastasis development. Methods: We performed a 10-day chemosensitivity assay using 7 BRCA-MUT and BRCA wild-type TNBC cell lines. We tested 9 concentrations of talazoparib (Pfizer), and carboplatin (Selleckchem) each. Post-treatment, we used automated high-content imaging with Operetta (Perkin Elmer). We calculated IC50 values for talazoparib alone, CI (Combination Index) values, the DNA damage response (product of the percentage of cells positive for 53BP1 and mean 53BP1 foci per cell), and the apoptotic index (percentage of cells positive for cleaved-PARP). We also used an orthotopic xenograft model of MDAMB231 in NSG (NOD scid gamma) mice, with 8-14 mice in each treatment group. We treated mice with carboplatin (C) (35 mg/kg intraperitoneally) in combination with talazoparib (T) (0.03 mg/kg oral gavage) using 2 dosing strategies: a) concomitant administration of C + T; and b) T first, followed by C three days later, each compared to vehicle control. Results: We found a synergistic effect of the combination of talazoparib and carboplatin (CI < 1) in all 7 cell lines, with the greatest synergy (CI< 0.65) identified in three cell lines that were PARPi (PARP inhibitor)-resistant, namely HCC1143, MDAMB231, and Hs578T. For these three cell lines, we found that the mean 53BP1 product score increased by 7-16 fold in combination versus talazoparib alone at 0.2 µM, and the apoptotic index also increased by 4-26 fold at the same conditions. Concomitant administration of talazoparib and carboplatin in the MDAMB231 xenograft resulted in a 53.1% inhibition in primary tumor volume in comparison to control (P=0.0004), whereas sequential administration resulted in a 69.2% primary tumor volume inhibition (P<0.0001). The talazoparib first combination approach also resulted in a 53.9% decrease in lung micrometastasis (P=0.0003). Conclusion: The combination of talazoparib and carboplatin demonstrated a synergistic effect in 7 TNBC cell lines. We found greater DNA damage and cell death amongst PARPi-resistant cell lines and at lower concentrations of talazoparib when combined with carboplatin. In-vivo, sequential administration of talazoparib and carboplatin was the most effective approach to inhibit primary tumor growth. Citation Format: Alexia Cotte, Michèle Beniey, Takrima Haque, Nelly Béchir, Audrey Hubert, Korotoum W. Diallo, Danh Tran-Thanh, Saima N. Hassan. Pre-clinical combination of a PARP inhibitor, talazoparib, and carboplatin in triple-negative breast cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2021; 2021 Apr 10-15 and May 17-21. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(13_Suppl):Abstract nr 1066.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0030,001

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 GPT0,488
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetPARP inhibition in cancer therapy→Travaux en français237 207→