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Record W7161972053 · doi:10.82308/47405

Regulation of the MAFF transcription factor function in breast cancer cells

2023· dissertation· en· W7161972053 on OpenAlexaboutno aff
Noam Epstein Roth

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicHER2/EGFR in Cancer Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBreast cancerTrastuzumabInflammatory breast cancerMetastasisTranscription factor

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le cancer du sein est le cancer le plus répandu chez les femmes au Canada. Une dérégulation de la voie de signalisation ERBB est liée à un développement agressif des tumeurs et à un pronostic plus défavorable chez les patients atteints de cancer. La famille des protéines ERBB contient les récepteurs à tyrosine kinase ERBB1 à 4. Les tumeurs mammaires exprimant le récepteur HER2 (ERBB2), appelées cancers du sein HER2 positifs, représentent 20 à 30 % de l’ensemble des cancers du sein. Actuellement, les cancers du sein HER2 positifs sont traités par le trastuzumab, un anticorps monoclonal spécifique de ERBB2, également connu sous le nom d'Herceptin®. Le trastuzumab peut être utilisé seul ou en association avec une chimiothérapie. Si le trastuzumab représente une option thérapeutique viable, les cancers du sein HER2 positifs acquièrent souvent une résistance au traitement, ce qui pose des enjeux thérapeutiques importants pour le patient. L’analyse des bases de données TCGA et Oncomine ont révélé que le facteur de transcription MAFF est exprimé à des niveaux significativement plus faibles dans plusieurs types de cancer du sein et que des niveaux élevés de MAFF peuvent avoir un impact sur la survie des patientes. Nous avons donc analysé plus en détail la régulation du facteur de transcription MAFF dans des cellules du cancer du sein. Nous avons ainsi découvert un nouveau lien entre ce facteur de transcription et la signalisation ERBB2 dans des lignées cellulaires de cancer du sein HER2 positif. Nous avons notamment montré que la neureguline-1-β1 (NRG1-β1), un ligand des récepteurs ERBB3 et ERBB4, contrôle l’expression génique et protéique de MAFF dans différentes cellules cancéreuses du sein et ce de manière dose et temps dépendants. Nous avons également montré que le trastuzumab inhibe l'expression basale de MAFF et celle induite par NRG1-β1. De plus, nous avons utilisé des mutants actifs d'ERBB2, comportant des sites individuels de phosphorylation de la tyrosine, ainsi qu'une forme inactive du récepteur, afin de démontrer que le récepteur ERBB2 est le médiateur de l'induction de MAFF. Nos études fournissent ainsi des informations précieuses sur le réseau transcriptionnel dépendant de MAFF et impliqué dans la tumorigenèse du sein

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
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 score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.043
GPT teacher head0.356
Teacher spread0.313 · 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
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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