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Enregistrement W1979004607 · doi:10.1002/cam4.18

Heterogeneity of breast cancer stem cells as evidenced with <scp>N</scp>otch‐dependent and <scp>N</scp>otch‐independent populations

2012· article· en· W1979004607 sur OpenAlexaff
Nelson K.Y. Wong, Megan Fuller, Sandy Sung, Fred Wong, Aly Karsan

Notice bibliographique

RevueCancer Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésNotch signaling pathwayCancer stem cellPopulationCancer researchStem cellBiologyCellCancerCancer cellIn vivoCell biologySignal transductionMedicineBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies have suggested the potential importance of Notch signaling to the cancer stem cell population in some tumors, but it is not known whether all cells in the cancer stem cell fraction require Notch activity. To address this issue, we blocked Notch activity in MCF-7 cells by expressing a dominant-negative MAML-GFP (dnMAML) construct, which inhibits signaling through all Notch receptors, and quantified the effect on tumor-initiating activity. Inhibition of Notch signaling reduced primary tumor sphere formation and side population. Functional quantification of tumor-initiating cell numbers in vivo showed a significant decrease, but not a complete abrogation, of these cells in dnMAML-expressing cells. Interestingly, when assessed in secondary assays in vitro or in vivo, there was no difference in tumor-initiating activity between the dnMAML-expressing cells and control cells. The fact that a subpopulation of dnMAML-expressing cells was capable of forming primary and secondary tumors indicates that there are Notch-independent tumor-initiating cells in the breast cancer cell line MCF-7. Our findings thus provide direct evidence for a heterogeneous cancer stem cell pool, which will require combination therapies against multiple oncogenic pathways to eliminate the tumor-initiating cell population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,276 · 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.

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

Citations27
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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