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Enregistrement W4399298523 · doi:10.1186/s12943-024-02029-4

Genome-wide in vivo CRISPR screen identifies TGFβ3 as actionable biomarker of palbociclib resistance in triple negative breast cancer

2024· article· en· W4399298523 sur OpenAlexafffund
Sophie Poulet, Meiou Dai, Ni Wang, Gang Yan, Julien Boudreault, Girija Daliah, Alan Guillevin, Huong Nguyen, Soaad Galal, Suhad Ali, Jean‐Jacques Lebrun

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPalbociclibCRISPRTriple-negative breast cancerBreast cancerBiomarkerBiologyCancer researchComputational biologyCancerOncologyBioinformaticsMedicineGeneticsGeneMetastatic breast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Triple negative breast cancer (TNBC) remains exceptionally challenging to treat. While CDK4/6 inhibitors have revolutionized HR + breast cancer therapy, there is limited understanding of their efficacy in TNBC and meaningful predictors of response and resistance to these drugs remain scarce. We conducted an in vivo genome-wide CRISPR screen using palbociclib as a selection pressure in TNBC. Hits were prioritized using microarray data from a large panel of breast cancer cell lines to identify top palbociclib sensitizers. Our study defines TGFβ3 as an actionable determinant of palbociclib sensitivity that potentiates its anti-tumor effects. Mechanistically, we show that chronic palbociclib exposure depletes p21 levels, contributing to acquired resistance, and that TGFβ3 treatment can overcome this. This study defines TGFβ3 as an actionable biomarker that can be used to improve patient stratification for palbociclib treatment and exploits the synergistic interaction between CDK4/6 and TGFβ3 to propose a new combinatorial treatment for TNBC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,296 · 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.

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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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