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Record W7115895249 · doi:10.71781/33987

Étude de la thérapie virale des cancers du sein résistant aux thérapies endocriniennes

2025· dissertation· fr· W7115895249 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
KeywordsCancerBreast cancerMammary glandPremalignant lesion

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le cancer du sein demeure l’un des plus grands défis de santé publique. Au Canada, il s’agit de la deuxième cause de décès par cancer chez les femmes. Environ une femme sur huit présentera un diagnostic de cancer du sein au cours de sa vie. Cette maladie regroupe plusieurs sous-types, classés selon l’expression de récepteurs hormonaux. Certains de ces sous-types offrent de meilleurs pronostics, tandis que d’autres se montrent plus réfractaires aux traitements actuels. Dans ce projet, nous nous intéressons spécifiquement aux cancers du sein exprimant le récepteur des œstrogènes (ER). L’œstrogène (E2) est une hormone stéroïde responsable des caractères sexuels féminins. Dans le cancer du sein, l’E2 est un facteur de croissance entrainant la prolifération tumorale. Bien que les formes hormonosensibles puissent initialement répondre à des thérapies ciblées (endocriniennes), telles que le tamoxifène (4-OHT), un anti-œstrogène bloquant l’action de l’ER ainsi que la prolifération des cellules tumorales, une proportion de ces tumeurs est intrinsèquement résistante à ces traitements (15 à 20 %) et d’autres évoluent pour devenir résistantes (30 à 40 %). Cette caractéristique est associée à un mauvais pronostic et confronte les patients à une impasse thérapeutique. Notre laboratoire étudie l’utilisation de VO pour le traitement du cancer, plus particulièrement du cancer du sein. Les travaux en cours de notre laboratoire ont montré que les cancers du sein ER+ présentent une sensibilité accrue vis-à-vis de ces virus, l’E2 augmente l’efficacité de la thérapie oncolytique et les thérapies endocriniennes antagonisent le traitement. Notre modèle est le virus de la stomatite vésiculaire modifié par une délétion à la position 51 de sa protéine de matrice (M) (VSV51). Ce virus peut infecter et éliminer efficacement des cellules cancéreuses murines et humaines de tous types. De ce fait, les objectifs de ce projet sont de tester l’efficacité de la thérapie virale envers les cancers hormono-dépendants ainsi que de tester la thérapie virale des cancers du sein résistants au 4-OHT. Nos résultats montrent que plusieurs lignées du cancer du sein ER+ sont sensibles à VSV. De manière intéressante, les cancers résistants aux thérapies endocriniennes présentent une activation constitutive de la voie ER. Ces observations suggèrent que VSV présente une stratégie thérapeutique prometteuse pour cibler les cancers résistants aux thérapies endocriniennes. Les connaissances acquises dans le cadre de ce projet contribueraient au développement optimal d’un traitement prometteur pour les cancers résistants aux thérapies endocriniennes. Par ailleurs, l’accumulation de ces données nous permettra de développer le meilleur VO pour ce type de cancer.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.013

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.026
GPT teacher head0.353
Teacher spread0.327 · 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
Has abstractyes

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