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Enregistrement W4393086675 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-7101

Abstract 7101: Remodeling of cancer cells by chemotherapy

2024· article· en· W4393086675 sur OpenAlexaff
Gege Qian, Leah V. Schaffer, Kyung‐Mee Moon, Leonard J. Foster, Trey Ideker, Mengzhou Hu, Sahar Alkhairy, Emma Lundberg

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerMedicineChemotherapyCancer researchOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cisplatin is a commonly administrated chemotherapy drug for cancer treatment. Although the direct mechanism of cisplatin is largely well-defined, it is challenging to comprehensively assess its systemic effects. Cellular responses to perturbations are intricate processes involving modifications to protein complexes across diverse cellular compartments. Therefore, substantial research endeavors have been directed towards unraveling protein organization in cells. We recently built a multiscale integrated cell map, MuSIC, that combines fluorescence-stained images and interactions derived from affinity purification mass spectrometry to allow comprehensive characterization of cellular structure and functional networks of 5,254 proteins of the human bone osteosarcoma epithelial line (U2-OS). To exploit the biology of U2OS, we integrated dynamics into this map to determine the proteome reorganization upon cisplatin exposure. Thus, we developed a data-driven approach integrating high throughput size exclusion chromatography mass spectrometry (SEC-MS) data with large-scale cell maps built from static-state information to systematically map at all scales the remodeling of cell architecture in drug-treated cells. Here, we acquired drug-perturbed protein-protein interactions (PPIs) from the SEC-MS data by treating U2-OS with cisplatin. Integrating the differential interactions identified from SEC-MS PPIs with the scaffold large-scale hierarchy (MuSIC) allows retention of the upper cellular organization to systematically map drug impact on protein complexes in the cell. This pipeline serves as an explorative method to identify the drug-responsive organelles, alterations of hierarchical structures, and translocation of proteins. Apart from the well known alterations of DNA damage repair complexes, we also recapitulate remodeling in metabolism pathways, splicing, cAMP-dependent kinase activity, and histone modification. We identify 26 novel protein assemblies containing members that are previously associated with cisplatin biology. This pipeline exploits the potential of a well-established network by integrating the high throughput data modality, allowing for the screening of a range of chemical agents and stimuli to generate differential networks. Citation Format: Gege Qian, Leah Schaffer, Kyung-Mee Moon, Leonard Foster, Trey Ideker, Mengzhou Hu, Sahar Alkhairy, Emma Lundberg. Remodeling of cancer cells by chemotherapy [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 7101.

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 seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,394 · 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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