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Enregistrement W4409626072 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-5541

Abstract 5541: Dissecting chemotherapy resistance development in triple negative breast cancer through single cell multiome and lineage tracing

2025· article· en· W4409626072 sur OpenAlexaff
Chufan Zhang, Chu Pan, Dave W. Cescon, Mathieu Lupien

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriple-negative breast cancerBreast cancerMedicineChemotherapyInternal medicineOncologyLineage (genetic)CancerCancer researchBiologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Triple negative breast cancer (TNBC) is a breast cancer subtype that manifests fast disease progression and very poor overall survival. Despite initial response to standard of care, development of therapy resistance remains the major challenge in TNBC clinical management. Delineating the mechanisms underlying resistance development has been impeded by the still unknown cell population of origin and lack of longitudinal molecular profiling. To investigate this question, we applied a CRISPR based lineage tracing system into TNBC cell lines. Longitudinal samples from an Antibody Drug Conjugate (ADC), Sacituzumab Govitican sensitive to resistance were collected in vitro via stepwise drug dose escalation and in vivo via xnenograft serial transplantation. We leveraged cellular barcoding with single cell multiome from 10X genomics to simultaneously capture clonal identity, accessible chromatin and gene expression and hence, directly linked lineage with functional cell states. Preliminary results suggest that TNBC cells adopted distinct cell states shortly after drug exposure with characteristics including upregulation of epithelial-to-mesenchymal transition (EMT) genes, stemness markers and downregulation of immune related pathways. Clonal level analysis revealed only a subset of clones survived initial treatment and are enriched in specific “primed” cell states. Next, we will construct single cell lineage trees and quantify clonal dynamics and cell state transition rates. We will identify and validate regulators of cellular plasticity and explore if potential drug combinations will prevent emergence of resistance cell state. Overall, this study will build a comprehensive map of the phenotypic trajectory towards chemotherapy resistance and pinpoints biomarkers of therapy response in triple negative breast cancer. Citation Format: Chufan Zhang, Chu Pan, Dave Cescon, Mathieu Lupien. Dissecting chemotherapy resistance development in triple negative breast cancer through single cell multiome and lineage tracing [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 5541.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,328 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
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