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Enregistrement W4282960284 · doi:10.1158/1538-7445.am2022-849

Abstract 849: Characterization and prevention of radiation-induced malignancies in Li-Fraumeni Syndrome

2022· article· en· W4282960284 sur OpenAlexaff
Pamela Psarianos, Nicholas W. Fischer, Camilla Giovino, Noel Ong, David Malkin

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetforminMedicineCancerRadiation therapyCancer researchDNA repairDNA damageOncologyInternal medicineBioinformaticsBiologyGeneticsGeneDNAInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract PURPOSE: Li-Fraumeni Syndrome (LFS) is a genetic disorder associated with a significant risk of early-onset cancer. This condition is largely driven by germline mutations in the TP53 tumor suppressor, which has a broad spectrum of functions including the transcriptional regulation of radiation response. Termed the guardian of the genome, TP53 serves as a critical checkpoint which coordinates DNA repair, cell cycle progression and apoptosis following DNA damage, ultimately controlling the fate of the cell. Aberrant or deficient TP53 function, such as occurs in LFS, contributes to radiation vulnerability. As a result, there is particular caution in the use of radiotherapy to treat primary LFS tumors, in order to prevent the formation of secondary, radiation-induced malignancies. To this end, therapeutic options for LFS are often limited to surgery and chemotherapy, posing substantial constraints for the treatment of patients who may otherwise benefit from primary tumor radiation. Metformin, a commonly prescribed anti-diabetic drug, is associated with lower cancer incidence in populations worldwide. Recent studies have shed light on the potential utility of metformin as a pharmacopreventive agent for primary tumors in LFS; hence, we hypothesize that the utility of metformin can be extended to the prevention of secondary malignancies following radiotherapy in LFS. METHODS/RESULTS: To explore the chemopreventive potential of metformin in LFS, we completed tumor challenges using a p53R172H/+ LFS mouse model. Mice treated prophylactically with metformin showed slower xenograft tumor growth compared to vehicle-treated mice. Ongoing work in our lab aims to characterize the effects of metformin on tumor growth following the administration of localized ionizing radiation (IR) to LFS mice. Briefly, these mice are treated with either vehicle or metformin, and IR is administered to the left hindlimbs to induce tumor formation. The timing and rates of tumor growth are monitored using magnetic resonance imaging. At endpoint, excised tumors are subjected to global profiling via RNA sequencing, proteomic analysis, and single-cell sequencing of discrete cell populations to characterize the effects of metformin on the development of radiation-induced malignancies. Results of these studies will be presented. SIGNIFICANCE: Overall, this work will advance our understanding of the chemopreventive effects of metformin, with the potential to broaden the treatment options available to LFS patients. Citation Format: Pamela Psarianos, Nicholas Fischer, Camilla Giovino, Noel Ong, David Malkin. Characterization and prevention of radiation-induced malignancies 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 849.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
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
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