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Enregistrement W4296230878 · doi:10.1158/1557-3265.sarcomas22-a026

Abstract A026: PROX1 transcription factor regulates rhabdomyosarcoma growth, myogenic properties and therapeutic targets

2022· article· en· W4296230878 sur OpenAlexaboutno aff
Nebeyu Yosef Gizaw, Pauliina Kallio, Erika Gucciardo, Caj Haglund, Tom Böhling, Kaisa Lehti, Mika Sampo, Kari Alitalo, Riikka Kivelä

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhabdomyosarcomaGene silencingCancer researchTranscription factorFibroblast growth factor receptorMedicineCancerCell growthSoft tissue sarcomaInternal medicineBiologyFibroblast growth factorReceptorSarcomaPathologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rhabdomyosarcoma (RMS) is an aggressive pediatric soft tissue cancer with features of skeletal muscle. Because of poor survival of RMS patients and severe long-term side effects of RMS therapies, novel RMS therapies are urgently needed. Here we show that the PROX1 transcription factor is highly expressed in RMS tumors regardless of their cell type of origin. We demonstrate that PROX1 is needed for RMS cell clonogenicity, growth and tumor formation. PROX1 gene silencing repressed several myogenic and tumorigenic transcripts and altered the RD (ERMS) transcriptome to resemble that of benign mesenchymal stem cells. Importantly, we found that fibroblast growth factor receptors (FGFR) mediated the growth effects of PROX1 in RMS. Because of receptor cross-compensation, inhibition of either alone did not mimic the effects of PROX1 silencing, whereas a pan-FGFR inhibitor ablated RMS cell proliferation and decreased tumor xenograft growth. Our findings uncover the critical role of PROX1 in RMS and offer new insights to the mechanisms that regulate RMS development and growth. As FGFR inhibitors have already been tested in unrelated clinical trials, our findings provide a new promising option for RMS treatment. Citation Format: Nebeyu Y. Gizaw, Pauliina Kallio, Erika Gucciardo, Caj Haglund, Tom Bohling, Kaisa Lehti, Mika Sampo, Kari Alitalo, Riikka Kivela. PROX1 transcription factor regulates rhabdomyosarcoma growth, myogenic properties and therapeutic targets [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Sarcomas; 2022 May 9-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2022;28(18_Suppl):Abstract nr A026.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,313
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,140 · 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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Résumé présentoui

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