Abstract B021: CFLAR targeting selectively exploits extrinsic apoptosis signaling in triple-negative breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The extrinsic apoptotic pathway activates programmed cell death through the binding of extracellular death ligands, such as TNFα, to their cognate receptors. Although some death ligands are often upregulated in the tumor microenvironment, this pathway is subverted in cancer cells to instead favor growth and survival rather than the induction of apoptosis. Reflecting the strict control cancer cells exert over this pathway, functional genomics screens, such as DepMap, have identified several of the extrinsic apoptotic components as essential targets, with selective dependency in a subset of cancer cell lines. We have genetically validated that downregulation of CFLAR, a negative regulator of the extrinsic apoptosis pathway, causes apoptosis and cell growth inhibition alone, but specially in combination with TNFα signaling, across multiple cancer types, with increase prevalence in Triple-negative breast cancer. Furthermore, we have shown that in order to have maximal activity most cell lines require targeting of CFLAR short isoform splicing variant. Importantly, CFLAR downregulation in non-tumoral models presented much less activity than the observed in the sensitive cancer models supporting the selective activity of CFLAR in a subset of cancer cells. Citation Format: Victor Quereda, Shane W. O'Brien, Tony C. Della Pietra, James J. Foley, Andy Fedoriw. CFLAR targeting selectively exploits extrinsic apoptosis signaling in triple-negative breast cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Expanding and Translating Cancer Synthetic Vulnerabilities; 2024 Jun 10-13; Montreal, Quebec, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2024;23(6 Suppl):Abstract nr B021.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».