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Enregistrement W4286295068 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.e12547

Circulating levels of PCSK9, ANGPTL3 and Lp(a) in stage III breast cancers.

2022· article· en· W4286295068 sur OpenAlexaff
Emilie Wong Chong, France‐Hélène Joncas, Nabil G. Seidah, Frédéric Calon, Caroline Diorio, Anne Gangloff

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensHôpital du Saint-SacrementMontreal Clinical Research InstituteUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerPCSK9Internal medicineStage (stratigraphy)OncologyCancerTriglycerideBreast diseaseGastroenterologyCholesterolLipoproteinLDL receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e12547 Background: Cholesterol plays an important role in sustaining tumor growth and metastasis in a large variety of cancers. New and powerful cholesterol-lowering drugs are being used in combination to treat cardiovascular diseases. As drugs directed against PCSK9 (evolocumab, alirocumab, inclisiran), ANGPTL3 (evinacumab) and Lp(a) (pelacarsen) are available, it becomes of interest to assess the circulating levels of these drug targets and their role in cancers. Our purpose here is to compare circulating levels of PCSK9, ANGPTL3, and Lp(a) in women with stage III breast cancer versus women with a premalignant or benign breast lesion. Methods: Twenty-three plasma samples from women diagnosed with a stage III breast cancer (ductal, lobular or mixed) were matched for age with twenty-three plasma samples from women bearing premalignant (stage 0, n=9) or benign (n= 14) breast lesions. Lipid profile (Apo B, total cholesterol, HDL and triglyceride levels) and Lp(a) were measured on a Roche Modular analytical platform. LDL levels were calculated with the Friedewald formula. ANGPTL3 and PCSK9 plasma levels were quantitated by ELISA. Difference between breast disease groups was deemed significant when group-comparison generated p-values < 0.05. Results: PCSK9 levels were significantly higher in women with stage III breast cancer compared to age-matched counterparts presenting a benign lesion (95.9 +/- 27.1 ng/mL vs. 78.5 +/- 19.3 ng/mL, p<0.05, n=14). Moreover, PCKS9 levels positively correlated with breast disease severity (benign, stage 0, stage III) (Rho=0.34, p<0.05, n=46). In contrast, ANGPTL3, Lp(a) or lipid plasma levels did not display any correlation with breast disease severity. Conclusions: In this cohort of 46 women, PCSK9 levels increased along with the severity of breast disease. Given that PCSK9 plays an important role in maintaining cholesterolemia and has been shown to degrade MHC-I on tumor cells, impeding immune T-cells response to tumors, confirmation of PCSK9 elevation in a larger cohort would pave the way for trials studying lipid-lowering drugs as adjuvant treatments in breast cancer.

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)0,001
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: Observationnel
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
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,340 · 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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