Abstract 3047: Investigating the interaction between the microbiome and mutant p53 in Li-Fraumeni Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Li-Fraumeni Syndrome (LFS) is a hereditary cancer predisposition syndrome in which affected individuals are prone to developing a wide spectrum of malignancies. LFS is caused by germline mutations in the TP53 tumour suppressor gene. LFS patients develop cancer significantly earlier than the general population and may experience multiple malignancies in their lifetime. Studies have indicated that environmental influences like radiation exposure and tobacco smoke may further increase cancer risk in LFS patients. Currently, there is no cure for LFS, and screening for early tumour detection is the standard of care for LFS patients. Recently, microbes have been found to be involved in cancer development, progression, and treatment responsiveness. Moreover, microbes have anti-tumourigenic properties that can be harnessed for therapeutic intervention. The interaction between microbes and cancer can be through contact-dependent, contact-independent, and/or immunological interactions. Profiling the microbiome in the context of cancer may provide prognostic and/or diagnostic options for patients. However, interactions between the microbiome and mutant p53 in LFS has not been studied to date. We induced dysbiosis using a combination of antibiotics in LFS mice harbouring the heterozygous Trp53 R172H mutation. Following 7 days of treatment, we challenged mice with subcutaneous injections of the MC38 colon adenocarcinoma cell line. We observed an increase in tumour volume in LFS mice treated with antibiotics; this change was not observed in p53 wildtype mice. These findings highlight potentially unique interactions between mutant p53 and the microbiome which influence tumour growth in the context of LFS. We also found that LFS mice treated with metformin have smaller tumours compared to untreated mice. A particular genus of bacteria, Faecalibaculum sp., was found to be upregulated in a cohort of metformin treated mice, and the abundance of this bacterium is inversely proportional to tumour volume. Zagato et al. have shown that Faecalibaculum rodentium has anti-tumourigenic properties through the production of short-chain fatty acid (SCFA). Altogether, these observations suggest that microbes may influence tumour growth in LFS mice. The study of interactions between the microbiome and mutant p53 and the influence of these interactions on cancer development in LFS may, with further study, provide avenues of prognostic and/or diagnostic interest. Differences in the microbiome in cancer-affected and cancer-free LFS patients may also introduce the possibility to exploit the microbiome for treatment and/or preventative purposes in these patients. Citation Format: Noel Wei Ong, Camilla Maria Giovino, Nicholas William Fischer, Pamela Psarianos, David Malkin. Investigating the interaction between the microbiome and mutant p53 in Li-Fraumeni Syndrome [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2022; 2022 Apr 8-13. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(12_Suppl):Abstract nr 3047.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».