Abstract 7381: Mathematical modeling and validation of mechanistic target of rapamycin and N-myristoyltransferase signaling pathways in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hormone receptor-positive (HR+) breast cancer (BC) makes up approximately 65% of all breast cancers diagnosed. The prognosis for early-stage disease is excellent with mainstay endocrine therapy (ET). Despite the effectiveness of standard ET, as many as 41% of HR+ early-stage BC diagnosed women will experience distant recurrence. The resistance to endocrine therapy and recurrence is partly attributed to the activation of the insulin pathway and the independence of HR+ BC cells on the ER pathway for their growth. Earlier, we demonstrated the crosstalk between insulin/mTOR and ER pathways. N-myristoyltransferase (NMT) exists in humans in two paralogues (NMT1 and NMT2) that catalyze myristoylation reaction. Recent studies from our laboratory demonstrated that NMTs are downstream targets of insulin and ER pathways. In this study, we have designed mathematical models using differential equations to study the activation of the insulin pathway and its effect on NMT. The mathematical modeling incorporated the partition of cellular organelles and the sequential flow of information with cascades of equations representing signaling reactions. The activated mathematical model was designed by activating the insulin receptor (IR) or insulin-like growth factor receptor (IGF1R) and compared with the control model. The mathematical models were validated by wet lab experiments. The HR+ BC cells (MCF7) were treated with insulin or IGF1 for short term and long term. The expression patterns of NMT1, NMT2, and mTOR were determined by cell fractionation and western blot analysis. The results revealed the correlation between the differential expression patterns of NMTs and the proliferation of MCF7 cells when the insulin pathway was activated by insulin or IGF. The mathematical modeling was validated by simulations and data fittings. The results demonstrated that differential equation-based mathematical modeling could predict the NMT-related oncogenic changes in HR+ BC cells. Citation Format: Abinash Meher, Shailly Varma Shrivastav, Anouska Agarwal, Sheen Dube, Stephanie Portet, Anuraag Shrivastav. Mathematical modeling and validation of mechanistic target of rapamycin and N-myristoyltransferase signaling pathways in breast cancer [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 7381.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».