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Enregistrement W4402266813 · doi:10.1158/1538-7445.pediatric24-a013

Abstract A013 Exploring the role of microbiota in cancer development in Li-Fraumeni Syndrome

2024· article· en· W4402266813 sur OpenAlexaffabout
Noel WY Ong, Camilla Giovino, Nicholas W. Fischer, Pamela Psarianos, David Malkin

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLi–Fraumeni syndromeCancerMedicineBiologyGeneticsInternal medicineMutationGeneGermline mutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Li-Fraumeni Syndrome (LFS) is an inherited cancer predisposition syndrome caused by pathogenic TP53 germline variants and associated with an elevated risk to develop a wide spectrum of malignancies. LFS patients are prone to develop multiple cancers throughout their lifetime, with significantly earlier onset compared to the general population. Currently, there is no cure for LFS; the primary approach to managing LFS is early tumor surveillance to detect tumors in their early state while they are relatively easier to treat. Microbes have been increasingly recognized for their roles in cancer development and progression. Microbes can contribute to cancer risk via the production of DNA-damaging toxins and carcinogenic metabolites which can induce cancer-promoting inflammation. However, the interactions between the microbiome and mutant p53 in Li-Fraumeni Syndrome have not been fully explored. To investigate the contribution of microbes to cancer development in LFS, we depleted the microbiota of Trp53R172H/WT mice (LFS mice; TP53-R175H human homolog) using a wide spectrum of antibiotics. Following 4 days of antibiotic treatment, LFS mice were subcutaneously injected with the MC38 colon adenocarcinoma cell line. Antibiotic treatment was continued until the endpoint of the study. We observed that the antibiotic-treated LFS mice exhibited smaller tumor mass compared to untreated LFS mice, while no antibiotic-associated changes were observed in wildtype littermates. This finding might suggest that the gut microbiome contributes to cancer development in LFS mice. To interrogate whether the gut microbiome of LFS mice promotes tumor development, we conducted faecal filtrate transplant (FFT) from LFS mice—which transfers the microbial metabolites from the faeces in the absence of the microbes themselves—into the wildtype littermates via oral gavage. We observed that the FFT transferred from LFS mice to wildtype littermates was associated with increased tumor growth, which may further support the notion that the gut microbiome in LFS mice promotes tumorigenesis. Microbes can influence tumor development via many different mechanisms, one of which is by inducing cancer-promoting inflammation. The NF-κB pathway plays a central role in inflammation, and it is a crucial component of the immune response to microbial infection. NF-κB signalling is also linked to cancer initiation and progression through the promotion of chronic inflammation. Studies have demonstrated that mutant p53 upregulates the NF-κB pathway in vitro, and is activated in response to microbial infection. Here, we show that NF-κB activity was upregulated in the intestines of LFS mice. Upon FFT-treatment in wildtype p53 mice, the NF-κB activity in the intestine was upregulated. This finding suggests that the gut microbiome in LFS mice promotes inflammation in the intestine, which may further contribute to cancer-causing systemic inflammation. In summary, this work provides insight into the influence of the microbiome on cancer susceptibility in LFS. Citation Format: Noel WY Ong, Camilla M. Giovino, Nicholas W. Fischer, Pamela Psarianos, David Malkin. Exploring the role of microbiota in cancer development in Li-Fraumeni Syndrome [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Advances in Pediatric Cancer Research; 2024 Sep 5-8; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(17 Suppl):Abstract nr A013.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,301 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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