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Enregistrement W4282981780 · doi:10.1158/1538-7445.am2022-1000

Abstract 1000: E-cadherin and EGFR interactions result in hyper-proliferation via ERK signaling in breast cancer

2022· article· en· W4282981780 sur OpenAlexaff
Gabriella C. Russo, Ashleigh J. Crawford, David Clark, Julie Cui, Ryan M. Carney, Michelle N. Karl, Boyang Su, Batrholomew Starich, Tung-Shing Lee, Qiming Zhang, Pei‐Hsun Wu, Meng‐Horng Lee, Hon S. Leong, Vito W. Rebecca, Hui Zhang, Denis Wirtz

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerCadherinCancer researchMAPK/ERK pathwayMetastasisCancerEpithelial–mesenchymal transitionTumor progressionPI3K/AKT/mTOR pathwayMedicineInternal medicineSignal transductionBiologyCell biologyCellGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The loss of the intercellular adhesion molecule E-cadherin is a hallmark of the epithelial-mesenchymal transition (EMT), during which tumor cells transition into an invasive phenotype. Thus, E-cadherin has long been considered a tumor suppressor gene. However, recent studies have provided evidence that E-cadherin may promote metastasis rather than suppress it, suggesting oncogenic behavior. Here we provide data that E-cadherin plays an oncogenic role in breast cancer by promoting a hyper-proliferative phenotype in breast cancer cells via interaction with EGFR. This interaction results in the activation of the MEK/ERK signaling pathway, leading directly to changes in proliferation via transcription factors such as c-Fos. Pharmacological inhibition of MEK in E-cadherin positive breast cancer cells significantly decreases both tumor growth and macro-metastasis in vivo. This work provides evidence for a novel role of E-cadherin in breast tumor progression and identifies a potential new target to treat hyper-proliferative E-cadherin-positive breast tumors. Citation Format: Gabriella C. Russo, Ashleigh Crawford, David J. Clark, Julie Cui, Ryan Carney, Michelle N. Karl, Boyang Su, Batrholomew Starich, Tung-Shing Lee, Qiming Zhang, Pei-hsun Wu, Meng-Horng Lee, Hon S. Leong, Vito Rebecca, Hui Zhang, Denis Wirtz. E-cadherin and EGFR interactions result in hyper-proliferation via ERK signaling in 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 1000.

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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,132

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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,009

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 GPT0,374
Écart entre enseignants0,337 · 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
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