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Enregistrement W4404731599 · doi:10.1101/2024.11.25.24317569

Beyond HER2 expression in breast cancer: Investigating alternative splicing profiles as a mechanism of resistance to anti-HER2 therapies

2024· preprint· en· W4404731599 sur OpenAlexaff
Gabriela D. A. Guardia, Carlos Henrique dos Anjos, Aline Rangel‐Pozzo, Filipe F. dos Santos, Alexander Birbrair, Paula Fontes Asprino, Anamaria A. Camargo, Pedro A. F. Galante

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrastuzumabAlternative splicingGene isoformBreast cancerRNA splicingCancer researchBiologyReceptor tyrosine kinaseComputational biologyCancerBioinformaticsMedicineSignal transductionGeneGeneticsRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer is a heterogeneous disease that can be molecularly classified based on the expression of hormone receptors and the overexpression of the HER2 receptor (ERBB2). Targeted therapies for HER2-positive breast cancer, including trastuzumab, antibody drug conjugates (ADCs) and tyrosine kinase inhibitors, have significantly improved patient outcomes. However, both primary and acquired resistance to these treatments pose challenges that can limit their long-term efficacy. Addressing these obstacles is vital for enhancing therapeutic strategies and patient care. Alternative splicing, a post-transcriptional mechanism that enhances transcript diversity (isoforms) within a cell, can result in isoform-encoded proteins with varied functions, cellular localizations, or binding properties. In this study, we undertook a comprehensive characterization of the alternative splicing isoforms of HER2, assessed their expression levels in primary breast tumors and cell lines, and explored their role in resistance to anti-HER2 therapies. Our results have significantly expanded the catalog of known HER2 protein-coding isoforms from 13 to 90, revealing distinct patterns of protein domains, cellular localization, and protein structures, as well as mapping their antibody-binding sites. Additionally, by profiling expression in 561 primary breast cancer samples and analyzing mass spectrometry data for translation evidence, we discovered a complex landscape of splicing isoform expression in primary tumors, revealing novel isoforms that were previously unrecognized and are not evaluated in routine clinical practice. This extends beyond the traditional profile based solely on HER2 gene expression and translation. Finally, by assessing HER2 isoform expression in cell cultures that are either sensitive or resistant to trastuzumab and ADCs (T-DM1 or T-DXd), we found that drug-resistant tumor cells shifted their expression toward splicing isoforms that lack the antibody-binding domains. Our results substantially broaden the understanding of HER2 protein-coding isoforms, revealing distinct mechanisms of potential resistance to anti-HER2 therapies, particularly ADCs, by uncovering a new dimension of splicing isoform diversity. This expanded landscape of HER2 isoforms, marked by unique domain patterns and altered antibody-binding sites, emphasizes the crucial role of alternative splicing investigations in advancing precision-targeted cancer therapies.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,307 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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