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Enregistrement W4409691441 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-189

Abstract 189: The role of DEPTOR in promoting breast cancer initiation and progression

2025· article· en· W4409691441 sur OpenAlexaff
Alice Jisoo Nam, Bin Xiao, Virginie Sanguin‐Gendreau, Dongmei Zuo, William J. Muller

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerBreast cancerOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Breast cancer is one of the most common malignancies in the world, with 2.3 million women diagnosed in 2022. It is largely driven by dysregulation of cellular signaling pathways such as mTOR, which, as a key regulator of cellular growth, is frequently hyperactivated in many cancers. Despite evidence implicating mTOR as a promising target for anti-cancer therapies, many inhibitors in clinical trials yield unfavorable outputs, largely due to its complex regulatory mechanisms that are yet fully understood. DEPTOR, a recently identified direct inhibitor of mTOR, has thus become an intriguing focus of study. Interestingly, while many tumors exhibit high mTOR activity and, as expected, also show low DEPTOR expression, paradoxically, high DEPTOR levels in several cancers corresponds with the worst prognoses for patients. These observations point to dual roles for this protein, and unknown pro-tumor functions that are potentially independent of mTOR. Our work aims to expand our understanding of the functions and interacting partners of DEPTOR, and characterize its role in breast cancer, about which knowledge is currently lacking. In a mouse model of luminal B breast cancer, we observe a severe defect in early mammary cell expansion, delay in tumor onset, and reduction in tumor penetrance upon genetic ablation of DEPTOR, indicating DEPTOR acts in an oncogenic capacity in this system. However, these results are not accompanied by a significant change in activity of major mTOR effectors, and gene expression profiles indicate changes in factors related to transcription and chromatin accessibility but not translation, despite the latter being largely modulated by mTOR to drive cell growth. Additionally, while the innate proliferative ability of early DEPTOR-deficient mammary cancer cells appears unchanged, their immune microenvironment (TIME) is altered to favour an anti-tumor immune response. Thus, we will investigate how DEPTOR-dependent transcriptional regulation may reprogram the TIME to influence tumor initiation and progression. Considering mTOR’s ubiquity in cancer, elucidating the activities of a core regulatory component such as DEPTOR will provide important insights for its therapeutic targeting. Further, by investigating DEPTOR’s mTOR-independent roles, this work will highlight the scope of a poorly understood but widely acting player in cancer and its potential as a novel therapeutic target. Citation Format: Alice Jisoo Nam, Bin Xiao, Virginie Sanguin-Gendreau, Dongmei Zuo, William J. Muller. The role of DEPTOR in promoting breast cancer initiation and progression [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 189.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,365 · 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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