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Enregistrement W1969729521 · doi:10.1186/bcr3422

Progesterone metabolites regulate induction, growth, and suppression of estrogen- and progesterone receptor-negative human breast cell tumors

2013· article· en· W1969729521 sur OpenAlexafffund
John P. Wiebe, Guihua Zhang, Ian Welch, Heather-Anne T. Cadieux-Pitre

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Breast Cancer Research AllianceSusan G. KomenBreast Cancer Alliance
Mots-clésProgesterone receptorSurgical oncologyEstrogenInternal medicineBreast cancerEstrogen receptorOestrogen receptorEndocrinologyMedicineCancer researchCell growthBiologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Of the nearly 1.4 million new cases of breast cancer diagnosed each year, a large proportion is characterized as hormone receptor negative, lacking estrogen receptors (ER) and/or progesterone receptors (PR). Patients with receptor-negative tumors do not respond to current steroid hormone-based therapies and generally have significantly higher risk of recurrence and mortality compared with patients with tumors that are ER- and/or PR-positive. Previous in vitro studies had shown that the progesterone metabolites, 5α-dihydroprogesterone (5αP) and 3α-dihydroprogesterone (3αHP), respectively, exhibit procancer and anticancer effects on receptor-negative human breast cell lines. Here in vivo studies were conducted to investigate the ability of 5αP and 3αHP to control initiation, growth, and regression of ER/PR-negative human breast cell tumors. METHODS: ER/PR-negative human breast cells (MDA-MB-231) were implanted into mammary fat pads of immunosuppressed mice, and the effects of 5αP and 3αHP treatments on tumor initiation, growth, suppression/regression, and histopathology were assessed in five separate experiments. Specific radioimmunoassays and gas chromatography-mass spectrometry were used to measure 5αP, 3αHP, and progesterone in mouse serum and tumors. RESULTS: Onset and growth of ER/PR-negative human breast cell tumors were significantly stimulated by 5αP and inhibited by 3αHP. When both hormones were applied simultaneously, the stimulatory effects of 5αP were abrogated by the inhibitory effects of 3αHP and vice versa. Treatment with 3αHP subsequent to 5αP-induced tumor initiation resulted in suppression of further tumorigenesis and regression of existing tumors. The levels of 5αP in tumors, regardless of treatment, were about 10-fold higher than the levels of 3αHP, and the 5αP:3αHP ratios were about fivefold higher than in serum, indicating significant changes in endogenous synthesis of these hormones in tumorous breast tissues. CONCLUSIONS: The studies showed that estrogen/progesterone-insensitive breast tumors are sensitive to, and controlled by, the progesterone metabolites 5αP and 3αHP. Tumorigenesis of ER/PR-negative breast cells is significantly enhanced by 5αP and suppressed by 3αHP, the outcome depending on the relative concentrations of these two hormones in the microenvironment in the breast regions. The findings show that the production of 5αP greatly exceeds that of 3αHP in ER/PR-negative tumors and that treatment with 3αHP can effectively block tumorigenesis and cause existing tumors to regress. The results provide the first hormonal theory to explain tumorigenesis of ER/PR-negative breast tissues and support the hypothesis that a high 3αHP-to-5αP concentration ratio in the microenvironment may foster normalcy in noncancerous breast regions. The findings suggest new diagnostics based on the relative levels of these hormones and new approaches to prevention and treatment of breast cancers based on regulating the levels and action mechanisms of anti- and pro-cancer progesterone metabolites.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, 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

Citations46
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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