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Enregistrement W4282982979 · doi:10.1158/1538-7445.am2022-3999

Abstract 3999: HLA-G, SPAG9 and STAT3 signalling: An alliance that promotes early-stage brain metastases

2022· article· en· W4282982979 sur OpenAlexaff
Blessing Bassey‐Archibong, Chirayu Chokshi, Nikoo Aghaei, Agata Kieliszek, Nazanin Tatari, Dillon McKenna, Mohini Singh, Minomi Subapanditha, Arun Parmar, Neil Savage, Yu Lu, Chitra Venugopal, Sheila K. Singh

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive System and Pregnancy
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBrain metastasisMetastatic breast cancerBreast cancerMelanomaOncologyMetastasisCancerInternal medicineCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Brain metastases (BM) are the most common brain tumours in adults and a prominent cause of cancer-related mortality globally. Leading sources of BM are cancers of the lung, breast and melanoma, which together account for approximately 80% of all BM. Unfortunately, current clinical modalities for BM including surgery, radiation therapy and chemotherapy still offer limited efficacy and median survival times of 4 - 12 months in treated patients, emphasizing the need for more effective therapeutic strategies and generally a better understanding of the disease. We recently identified the presence of stem-like cells termed “brain metastasis-initiating cells” or BMICs in patient-derived BM from lung, breast and melanoma cancers that are able to recapitulate the complete brain metastatic cascade in pre-clinical models of BM. Through these models, we serendipitously captured lung, breast and melanoma BMICs at the “pre-metastatic” stage of BM - a stage where circulating metastatic cells have seeded the brain, but not yet formed full-blown (macro-metastatic) brain lesions. Transcriptomic analysis of pre-metastatic and macro-metastatic lung, breast and melanoma BMICs revealed a unique genetic profile in pre-metastatic BMICs that was distinct from their macro-metastatic counterparts. Further analysis identified several genes commonly up-regulated in all pre-metastatic BMIC cohorts irrespective of their primary tumour of origin. Intriguingly, we found that inhibition of the non-classical human leukocyte class I antigen-G or HLA-G gene (one of the top up-regulated genes in the pre-metastatic cohorts), reduced the ability of BMICs to form mature brain lesions. Correspondingly, HLA-G over-expression increased the capacity of BMICs to establish secondary brain tumours. Mechanistically, we discovered that over-expressing HLA-G levels in BMICs (to simulate the high levels that occurs in pre-metastatic BMICs), increased the activation of STAT3 signalling and this was mediated in part via a novel HLA-G binding partner - SPAG9. Our work thus uncovered a potential cooperative role between HLA-G, SPAG9 and STAT3 signalling during the early stages of BM. Indeed, attenuation of SPAG9 protein levels or STAT3 signalling in HLA-G over-expressing BMICs using CRISPR knockout and a STAT3 inhibitor respectively obstructed the ability of high HLA-G levels to promote mature brain lesions. This is the first study to reveal a role for an HLA-G-SPAG9-STAT3 axis in BM and highlights the potential of targeting this axis to inhibit BM, which will markedly extend patient survival. Citation Format: Blessing I. Bassey-Archibong, Chirayu R. Chokshi, Nikoo Aghaei, Agata Kieliszek, Nazanin Tatari, Dillon McKenna, Mohini Singh, Minomi Subapanditha, Arun Parmar, Neil Savage, Yu Lu, Chitra Venugopal, Sheila Singh. HLA-G, SPAG9 and STAT3 signalling: An alliance that promotes early-stage 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 3999.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,250 · 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
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