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Enregistrement W4409632101 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-5722

Abstract 5722: Gene expression analysis of different PARPi combination approaches with carboplatin at primary tumor and metastatic site in xenograft model of triple-negative breast cancer

2025· article· en· W4409632101 sur OpenAlexaff
Djihane Abdesselam, Mallory I. Frederick, Saima Hassan

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriple-negative breast cancerCarboplatinMedicineTriple negativeBreast cancerMetastatic breast cancerCancerCancer researchOncologyPrimary tumorInternal medicineMetastasisChemotherapyCisplatin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Patients with triple-negative breast cancer (TNBC) do not overexpress hormone receptors or HER2, leaving limited therapeutic options. Despite the improvement in outcomes for patients with early TNBC, patients only benefit from one targeted therapeutic agent: PARP inhibitors (PARPi). By targeting PARP-1/2, PARPi function via catalytic inhibition, thereby inducing synthetic lethality in BRCA1/2-mutant contexts, or via PARP-DNA trapping. Two potent PARPi have demonstrated efficacy in the clinic amongst BRCA1/2-mutant patients, with talazoparib and olaparib improving progression-free survival in the metastatic setting, and olaparib improving overall survival in the adjuvant setting. However, PARPi have also demonstrated efficacy amongst BRCA-wild type tumors in the pre-clinical setting. We have demonstrated that the concomitant combination of talazoparib and carboplatin (Conc T+C) was synergistic in 92% of TNBC cell lines. However, the sequential combination of talazoparib-first, followed by carboplatin (Seq T->C) demonstrated marked inhibition of migration, invasion, and distant lung metastasis. Therefore, we wanted to better understand the underlying mechanism of efficacy of the Seq T->C combination approach. Methods: We performed RNAseq gene expression analysis of the metastatic lung and primary tumors from MDAMB231 orthotopic xenograft mouse model, to compare the different combination approaches including Conc T+C, Seq T->C, and carboplatin-first followed by talazoparib (Seq C->T). Results: Principal component analysis showed that Seq C->T was grouped closely with Conc T+C in the primary tumor and metastatic lung tissue. At the metastatic site, Seq T->C was associated with a downregulation of the homologous recombination, DNA replication, and mismatch repair pathways in the metastatic lung tissue. In the primary tumor, Seq C->T was associated with a downregulation of the homologous recombination pathway. However, Seq C->T and Conc T+C shared several similar upregulated pathways in the primary tumor, including epithelial-mesenchymal transition, angiogenesis, and an inflammatory response. Conclusion: The Seq T->C approach demonstrated an exclusive downregulation of DNA damage response pathways at the metastatic site, suggesting a differential effect at the primary tumor and distant metastatic site. The Seq C->T and Conc T+C combination approaches were both associated with an upregulation of several pathways associated with treatment resistance. Therefore, PARPi-first combination with carboplatin may be an effective therapeutic approach to inhibit the development of distant metastasis. Citation Format: Djihane Abdesselam, Mallory Frederick, Saima N. Hassan. Gene expression analysis of different PARPi combination approaches with carboplatin at primary tumor and metastatic site in xenograft model of triple-negative breast cancer [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 5722.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations0
Publié2025
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