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Record W7105031655 · doi:10.71781/27662

Exploitation du blocage de la voie de signalisation NF-κB pour améliorer la thérapie virale oncolytique du cancer du sein

2025· dissertation· fr· W7105031655 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicVirus-based gene therapy research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCancerHuman immunodeficiency virus (HIV)Prostate disease

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le cancer du sein est le type de cancer le plus fréquent chez les femmes au Canada, et constitue un défi majeur de santé public. Parmi les différents sous-types, le cancer du sein triple-négatif (TNBC) représente environ 20% des cas. Celui-ci se distingue puisqu’il n’exprime aucun récepteur hormonal, ce qui le rend insensible à l’hormonothérapie standard, et cela lui confère ainsi une agressivité notable. Dans ce contexte, il est crucial de développer de nouvelles approches thérapeutiques afin de pallier l’absence d’options efficaces et sécuritaires pour ces patients. Une stratégie prometteuse repose sur l’utilisation de virus oncolytiques (VOs), une classe d’immunothérapie exploitant les défauts de la réponse antivirale des cellules cancéreuses afin de les cibler spécifiquement. Cependant, l’efficacité des VOs est limitée par des mécanismes de résistance tumorale, notamment l’activation de la voie de signalisation NF-κB, un régulateur clé de la réponse antivirale. Des études actuelles de notre laboratoire ont démontré que l’estradiol (E2), l’estrogène le plus puissant, sensibilise les cellules de cancer du sein exprimant le récepteur de l’estrogène (ER+) à l’infection par le virus VSV∆51. Des études mécanistiques ont identifié un blocage potentiel de la voie. Ces observations suggèrent que d’inhiber la voie NF-κB dans les TNBCs pourrait accroître leur sensibilité à la virothérapie par VSV, de manière analogue à l’effet observé de l’estrogène dans les ER+, sans induire ses effets pro-tumoraux ni dépendre de l’expression des récepteurs hormonaux. Mon projet vise à caractériser l’activation de NF-κB suite à l’infection. Nous avons d’abord étudié l’effet de l’E2 sur l’activation de NF-κB lors de l’infection virale. Nos résultats indiquent que l’E2 module la translocation nucléaire de p65, une sous-unité activatrice de la voie de signalisation, en favorisant sa séquestration au cytoplasme dans les lignées ER+, ce qui a corrélé avec une meilleure infection par VSV∆51. De plus, la translocation nucléaire de p65 est beaucoup plus rapide dans les TNBCs, indiquant encore une fois un impact potentiel de l’E2 (qui est présent dans le milieu de culture). Nous avons également étudié l’effet d’autres hormones stéroïdiennes, telles que les estrogènes estrone (E1), estriol (E3) et estétrol (E4), ainsi que de la testostérone, sur l’activation de NF-κB lors de l’infection par VSV∆51. Nos données montrent que, comme l’E2, ces hormones inhibent la translocation nucléaire de p65 à différents degrés. Nos résultats mettent en lumière l’importance des hormones stéroïdiennes dans la régulation de la réponse antivirale via NF-κB, et ouvrent ainsi la voie à l’utilisation d’inhibiteurs qui ciblent cette voie afin d’améliorer l’efficacité des VOs contre les TNBCs, pour qui les options de traitement actuelles sont très limitées.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.019

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.352
Teacher spread0.330 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
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