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Enregistrement W4393076328 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-1124

Abstract 1124: Prevention of radiation-induced malignancies in Li-Fraumeni syndrome

2024· article· en· W4393076328 sur OpenAlexaff
Pamela Psarianos, Nicholas W. Fischer, David Malkin

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLi–Fraumeni syndromeMedicineInternal medicineOncologyGeneticsBiologyMutationGermline mutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract PURPOSE: Li-Fraumeni Syndrome (LFS) is a genetic disorder associated with a significant risk of early-onset cancer. This condition is driven by germline mutations in the TP53 gene which plays a primary role in the regulation of the radiation response. Aberrant TP53 function contributes to radiation vulnerability and a greater risk of secondary, radiation-induced malignancies (RIMs). As a result, therapeutic options for LFS patients are often limited to exclude radiotherapy (RT), which may otherwise be beneficial for the treatment of certain primary tumors. Data from our lab demonstrate an aberrant transcriptomic response to irradiation (IR) in mutant p53 patient skin fibroblasts compared to wildtype; however, it is unknown whether reprogramming this radiation response can decrease the risk of RIM in LFS. Metformin, a commonly prescribed anti-diabetic drug, is associated with lower cancer incidence and may decrease cancer-related mortality in murine LFS models. In addition to its potential anti-tumorigenicity, studies have shed light on the ability of metformin to prevent IR-induced damage in normal tissue; hence, we hypothesize that metformin can reprogram the radiation response to protect against radiation injury and delay the onset of RIM in LFS. METHODS: To establish a murine model of RIM in LFS, and to investigate whether metformin can delay tumor onset in this model, whole-body or localized IR were administered to mice harboring a hotspot Trp53R172H/+ mutation in the presence and absence of metformin. Serial MRI was conducted to monitor for tumor development. To understand the effect of metformin on the mutant p53 radiation response in vivo, a similar murine workflow was established and irradiated skin was collected longitudinally from untreated and metformin-treated cohorts for whole transcriptome sequencing. Sequencing data were functionally validated in a separate cohort of mice using flow cytometry. In parallel, we performed RNA sequencing on LFS patient fibroblasts to characterize the effect of metformin on the human radiation response. RESULTS: We demonstrate that IR decreases tumor latency in TP53R172H/+ mice, and that metformin significantly delays tumor onset within the radiation field. Moreover, transcriptomic data revealed that metformin upregulates apoptosis following IR in TP53R172H/+ mice. Flow cytometry analysis of the radiation response validated these findings, demonstrating that metformin promotes the apoptosis-driven clearance of damaged, potentially tumorigenic cells following IR. Transcriptomic data from patient cell lines will be presented. CONCLUSIONS: Overall, we show that metformin may delay RIM in LFS mice, and have begun to characterize the biology underpinning this reprogrammed response to IR. This study is the first to highlight metformin as a radioprotective agent in the context of germline mutant p53, with the potential to broaden RT treatment options for LFS patients. Citation Format: Pamela Psarianos, Nicholas Fischer, David Malkin. Prevention of radiation-induced malignancies in Li-Fraumeni syndrome [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 1124.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,334 · 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
Publié2024
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