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Enregistrement W4379984253 · doi:10.1158/1538-7445.am2023-1587

Abstract 1587: Breast cancer treatment: Exploring bazedoxifene, a known SERM, SERD and indirect STAT3 inhibitor

2023· article· en· W4379984253 sur OpenAlexaff
Juliette Bherer, Alisson Clemenceau, Caroline Diorio, Francine Durocher

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelective estrogen receptor modulatorBreast cancerTamoxifenEstrogen receptorCancer researchMedicineCancerProgesterone receptorAntiestrogenInternal medicineOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In 2020, breast cancer was the most widespread cancer. This heterogenous disease can be divided into molecular subtypes according to three biomarkers: Estrogen Receptor (ER), Progesterone Receptor (PR) and Epidermal Growth Factor Receptor 2 (HER2). Currently, triple-negative breast cancers (TNBC), negative for all three biomarkers, have no personalized treatment. Also, about 40% of women with breast cancer receiving tamoxifen, a selective estrogen receptor modulator (SERM), have or will develop a resistance. Bazedoxifene (BZA), a SERM, a selective estrogen receptor modulator (SERD) and an indirect Signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3) inhibitor, used for treatment of osteoporosis, has exhibited in vitro antitumoral effects. Therefore, BZA efficacy must be further evaluated. We hypothesize that BZA is a therapeutic option for hormone receptor (HR)-positive breast cancers and a novel anticancer agent for TNBC patients. To verify our hypothesis, we performed 2D viability assays on breast cancer cell lines treated with different BZA and hydroxytamoxifen (4OHT) concentrations to calculate the absolute half maximal inhibitory concentration (IC50). We then performed 3D viability assays, which is a first with BZA treatment. We further investigated gene expression of known STAT3 targets in breast cancer subtypes in UALCAN and on survival outcomes in PRECOG and ROCplot. The 72 hours BZA IC50 is respectively 8.038 ± 0.132 µM for TNBC basal-like 2 cell line (SUM149PT) and the 4OHT IC50 for this cell line is 6.095 ± 0.133 µM (p-value= 0.1). Despite IC50 seeming lower for 4OHT, the results are not significant when performing two sided Mann-Whitney. Similarly, for MDA-MB-231, another TNBC cell line, characterized as mesenchymal-like, BZA IC50 (7.988± 0.482 µM) seems higher but is not significantly different to the 4OHT IC50 (7.080± 0.167 µM) (p-value= 0.1). We also found that BZA IC50 and 4OHT IC50 for MCF7 (HR+) are not significantly different (p-value= 0.4). 3D viability assays performed on SUM149PT spheroids treated for 3 days with 2X and 5X BZA IC50 decreased cell viability whilst 2X 4OHT IC50 did not reduce cell viability. Lastly, we determined that BIRC5, a known inhibitor of apoptosis, is more expressed in TNBC patients from TCGA breast cancer cohort than other molecular subtypes, but patients diagnosed with luminal A breast cancer (HR+/HER2-) receiving chemotherapy and experiencing a recurrence have a higher median gene expression of BIRC5. In summary, we have shown that BZA seems less effective to reduce cell viability in 2D assays than 4OHT in TNBC cell line but may be more effective in 3D models. A decrease in phosphorylated STAT3 following BZA treatment could be beneficial to patients with luminal A breast cancer who are not responding to chemotherapy. Citation Format: Juliette Bherer, Alisson Clemenceau, Caroline Diorio, Francine Durocher. Breast cancer treatment: Exploring bazedoxifene, a known SERM, SERD and indirect STAT3 inhibitor [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 1587.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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