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Enregistrement W4282971186 · doi:10.1158/1538-7445.am2022-976

Abstract 976: Interrogating the pre-metastastic gene signature to block brain metastases

2022· article· en· W4282971186 sur OpenAlexaff
Agata Kieliszek, Blessing Bassey‐Archibong, Chitra Venugopal, Sheila K. Singh

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueClick Chemistry and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchTranscriptomeBrain metastasisGene signatureMedicinePopulationCancerIn vitroPathologyCell cultureMelanomaPrimary tumorMetastasisGeneBiologyInternal medicineGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND: The incidence of brain metastases (BM) is tenfold higher than that of primary brain tumors. BM predominantly originate from primary lung, breast, and melanoma tumors with a 90% mortality rate within one year of diagnosis, posing a large unmet clinical need to identify novel therapies against BM. The goal of this work is to uncover the molecular factors that drive the formation of BM and investigate whether we can slow down and ultimately block BM formation. METHODS: The Singh lab has generated a large in-house biobank of patient-derived BM cell lines that are established from BM patient tumor samples. We use these BM cell lines to generate murine orthotopic xenograft models of BM and interrogate the biological processes that lead to BM. These models have successfully recapitulated all the stages of their respective BM cascades and additionally captured a “pre-metastatic” population of BM cells that have just seeded the brains of mice before forming mature, clinically detectable tumors. Pre-metastatic cell populations are impossible to detect in human patients but represent a therapeutic window wherein metastasizing cells can be targeted and eradicated before establishing clinically detectable and difficult to treat brain tumors. RESULTS: RNA sequencing of pre-metastatic BM cells revealed a unique deregulated transcriptomic profile that is specific to pre-metastatic cells despite the tumor of origin. Subsequent Connectivity Map analysis revealed compounds that we biologically characterized in vitro for selective anti-BMIC phenotypes. This effort led to a lead compound that exhibits anti-BM activity in vitro, while remaining ineffective against normal brain cell controls. Preliminary in vivo work has shown that following both orthotopic and intracardiac injection of BM cells, treatment with this lead compound reduces the tumor burden compared to mice being treated by a vehicle control, while providing a significant survival advantage. Ongoing mechanistic investigations aim to delineate the protein target of this compound in the context of the observed selective anti-BM phenotype. CONCLUSION: Identification of novel small molecules that target premetastatic BM cells could slow or prevent the formation of BM and dramatically improve the prognosis of at-risk cancer patients. Citation Format: Agata Kieliszek, Blessing Bassey-Archibong, Chitra Venugopal, Sheila Singh. Interrogating the pre-metastastic gene signature to block brain metastases [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 976.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
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