Abstract 5342: Identifying therapeutic targets in combination with PARP inhibitors using a 63-gene signature in triple-negative breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Triple-negative breast cancer (TNBC) is a difficult-to-treat breast cancer with limited therapeutic options. PARP inhibitors (PARPi) have emerged as a promising targeted therapeutic for TNBC patients with germline mutations in BRCA1/2, recently demonstrating inhibition of micrometastatic disease. However, studies have also suggested that PARPi may have efficacy in TNBC, regardless of BRCA mutation status. We have previously identified a 63-gene signature associated with the DNA damage response to PARPi, with an overall accuracy of 86% in a cohort of patient-derived xenografts and a predicted sensitivity to PARPi in 45% of untreated TNBC patients. Additionally, our 63-gene signature can be used to identify genes implicated in intrinsic resistance. Therefore, we hypothesize that genes from our 63-gene signature can be used to identify potential targets for combination therapies with PARPi. We selected six candidate genes from our 63-gene signature: BARD1, BUB1, FEN1, RRM2, EXO1, and USP1. For each of the selected genes, we performed siRNA knockdown experiments in MDAMB231, a TNBC cell line. Using flow cytometry, we found that talazoparib, a potent PARPi plus siBARD1, increased the proportion of cells in G2 phase, with 80% γ-H2AX-positive cells and 60% cleaved-caspase-3-positive cells. Interestingly, the DNA damage response was comparable to what was observed with the combination of talazoparib and carboplatin. Talazoparib + siBUB1 also induced DNA damage in 51% of cells (P<0.001), and apoptosis in 20% of cells (P=0.002). Similar effects for enhanced DNA damage and apoptosis with talazoparib was observed for siUSP1, siFEN1, and siEXO1. Furthermore, the combination of siBARD1 + talazoparib resulted in a 49% reduction in cell migration in comparison to siBARD1 alone (P=0.0008), and the combination of siBUB1 and talazoparib demonstrated a 44% reduction in cell migration in comparison to talazoparib alone (P=0.04). Moreover, we evaluated gene expression in different breast cancer subtypes, and correlated with prognosis in a cohort of 881 untreated breast cancer patients. We found elevated expression of RRM2, FEN1, and EXO1 amongst more aggressive breast cancer subtypes (basal and HER2), and that their overexpression were associated with a poorer 10-year distant metastasis-free survival (RRM2, P<0.00001; FEN1, P=0.00012; EXO1, P<0.00001). Taken together, genes from our 63-gene signature can be used to identify therapeutic targets that have demonstrated either enhanced DNA damage, cell death, or cell migration in combination with PARPi. With prognostic implications, these targets also demonstrate therapeutic potential in the clinic and warrant further investigation. Citation Format: Audrey Hubert, Alexia Cotte, Nelly Bechir, Takrima Haque, Saima N. Hassan. Identifying therapeutic targets in combination with PARP inhibitors using a 63-gene signature in triple-negative breast cancer [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 5342.
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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) | 0,001 | 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 ».