MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4282959378 · doi:10.1158/1538-7445.am2022-978

Abstract 978: The potential role of microbiome in metastatic HNSCC

2022· article· en· W4282959378 sur OpenAlexaff
Maria Kondratyev, Aleksandra Pesic, Anna Dvorkin-Sheva, Marianne Koritzinsky, Bradly G. Wouters

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetastasisMedicineCancer researchBiomarkerDiseaseMalignancyCancerDefensinRadiation therapyPrimary tumorOncologyGeneBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract HNSCC is 6th most common malignancy in the world. Most of HNSCC patients present with metastatic disease for which the survival rates for which remain low. Hypoxia serves as a bad prognostic factor in HNSCC correlating with worse survival and resistance to radiotherapy. We aimed to discover novel targets in metastatic HNSCC utilizing a unique collection of matched sets of cell lines derived from primary tumors and their respective metastatic sites. We carried out expression profiling across the lines to reveal potential common changes in gene expression between the cells derived from primary and metastatic sites in each patient as well as between normoxia and hypoxia. This analysis revealed significant changes in gene expression between the described conditions. Interestingly, beta defensin 2 was one of the genes that came up as overexpressed in metastasis as well as in cells cultured in hypoxia. Beta defensins are small cationic peptides that belong to the innate immune system and exhibit anti-microbial and anti-viral activities. Few studies reported their abnormal expression patterns in various cancers including HNSCC. While various novel anti-cancer therapies are currently being developed, early diagnosis remains one of the biggest challenges in cancer research. A discovery of soluble serum factors that can reliably detect the presence of primary or metastatic disease would serve as an extremely valuable tool in defining diagnosis and prognosis, predicting the response to treatment, and monitoring disease progression. We hypothesized the beta defensin 2 can serve as a serum biomarker of hypoxia and metastasis in HNSCC patients. Utilizing a commercial ELISA kit developed to detect and quantify levels of beta-defensin in human sera, we demonstrated that media collected from cell lines derived from metastases contained higher levels of beta-defensin compared to the cell lines derived from the primary tumors. Moreover, sera from HNSCC patients showed higher levels of beta defensin compared to the normal controls. As a next step we tested sera samples from 40 HNSCC patients out of which 20 had lymph node metastasis and 20 did not. While these data are still under analysis, preliminary results suggest that higher concentrations of beta-defensin correlate with the presence of lymph node metastasis in HNSCC patients. Utilizing 2 large chemical libraries that together contain about 4000 FDA approved drugs we performed high through put screening of the HNSCC lines described above in order to discover new drugs targeting head and neck cancer including drugs that target selectively metastatic cells compared to their primary tumor counterparts. Interestingly, many of the metastasis-specific drugs were antibiotics. Together with the findings described above, this data clearly suggests a connection between patient microbiome and the metastatic process in HNSCC. Citation Format: Maria Kondratyev, Aleksandra Pesic, Anna Dvorkin-Sheva, Marianne Koritzinsky, Bradly G. Wouters. The potential role of microbiome in metastatic HNSCC [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 978.

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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetImmunotherapy and Immune Responses→Travaux en français237 207→