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Enregistrement W4393096869 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-2881

Abstract 2881: Comparing the effects of proton and photon therapy on promoting cancer aggressiveness in ovarian cancer and glioblastoma

2024· article· en· W4393096869 sur OpenAlexaff
Yeonkyu Jung, Ann Morcos, Aaron Keniston, Ashley Antonissen, Sharon Asariah, Antonella Bertucci, Marcelo E. Vazquez, Juli Unternaehrer

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHydrogen's biological and therapeutic effects
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerGlioblastomaMedicineProton therapyOvarian cancerOncologyInternal medicineCancer researchRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ovarian cancer is the 12th most common cancer among women in the United States and the 5th leading cause of cancer-related death for women. About 80% of the patients are diagnosed at stages III or IV, classified as High-Grade Serous Ovarian Cancer (HGSOC). HGSOC is highly aggressive, exhibiting an 80% recurrence rate within 24 months after cancer treatment. Brain and nervous system cancer ranks as the 10th leading cause of cancer-related death in the U.S., with Glioblastoma Multiforme (GBM) accounting for 47.7% of all brain cancer cases. GBM is the most aggressive primary brain cancer, with a 90% recurrence rate and a 4% 2-year survival rate. Patients with these cancers encounter limited treatment options, and the recurrence of cancer exacerbates these challenges. Therefore, a deeper understanding of the factors contributing to cancer treatment-induced aggressiveness is greatly needed. In our study, we first examined the treatment efficacy of proton and photon radiation by conducting apoptosis assays. Our findings demonstrate that proton radiation is significantly more effective at eliminating both HGSOC and GBM cells compared to photon radiation. Subsequently, we assessed the level of cancer aggressiveness in the surviving cells after radiation exposure by measuring stemness and epithelial-mesenchymal transition (EMT) levels. While proton radiation proved to be more effective in eliminating a greater number of cancer cells, we hypothesize that both proton and photon irradiation promote cancer aggressiveness in the surviving cells of HGSOC and GBM. To assess the stemness and EMT level of cancer cells following radiation, we integrated a SORE6-GFP reporter to identify the cancer stem cell population expressing SOX2/OCT4 and a 3’ UTR-ZEB1-GFP reporter to detect the cell population with mesenchymal traits. Cells transduced with the reporters were treated with 0, 1, 2, 4, and 8 Gy of 250 MeV proton and 6 MeV photon beams, and at 72 hours post-radiation, GFP levels were measured via flow cytometry. Our data demonstrated a dose-dependent increase in stemness and EMT levels in live cells after both types of radiation. Furthermore, cancer cells exposed to radiation were harvested at 72 hours and 240 hours post-radiation for RT-qPCR analysis. Our preliminary data indicate an upregulation of stemness genes including POU5F1 and SOX2, as well as EMT transcription factor genes ZEB1, SNAI1, and TWIST1 in response to both types of radiation in most cell lines. These findings indicate that both proton and photon radiation therapies promote cancer aggressiveness in the surviving cancer cells. Citation Format: Yeonkyu Jung, Ann Morcos, Aaron Keniston, Ashley Antonissen, Sharon Asariah, Antonella Bertucci, Marcelo Vazquez, Juli Unternaehrer. Comparing the effects of proton and photon therapy on promoting cancer aggressiveness in ovarian cancer and glioblastoma [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 2881.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,352 · 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 tête enseignante, 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
Publié2024
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