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Enregistrement W2024149236 · doi:10.1038/cdd.2014.145

β-Catenin and NF-κB co-activation triggered by TLR3 stimulation facilitates stem cell-like phenotypes in breast cancer

2014· article· en· W2024149236 sur OpenAlexafffund
Deyong Jia, Wen Yang, L Li, Hongyuan Liu, Sarah Ooi, Lili Chi, L G Filion, Daniel Figeys, L Wang

Notice bibliographique

RevueCell Death and Differentiation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensOttawa HospitalMinistry of Health and Long Term CareUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCancer stem cellTLR3Cancer researchToll-like receptorBiologyCancer cellCell biologyWnt signaling pathwaySignal transductionTLR7PhenotypeStem cellCancerImmunologyInnate immune systemImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer stem cells (CSCs) are responsible for tumor initiation and progression. Toll-like receptors (TLRs) are highly expressed in cancer cells and associated with poor prognosis. However, a linkage between CSCs and TLRs is unclear, and potential intervention strategies to prevent TLR stimulation-induced CSC formation and underlying mechanisms are lacking. Here, we demonstrate that stimulation of toll-like receptor 3 (TLR3) promotes breast cancer cells toward a CSC phenotype in vitro and in vivo. Importantly, conventional NF-κB signaling pathway is not exclusively responsible for TLR3 activation-enriched CSCs. Intriguingly, simultaneous activation of both β-catenin and NF-κB signaling pathways, but neither alone, is required for the enhanced CSC phenotypes. We have further identified a small molecule cardamonin that can concurrently inhibit β-catenin and NF-κB signals. Cardamonin is capable of effectively abolishing TLR3 activation-enhanced CSC phenotypes in vitro and successfully controlling TLR3 stimulation-induced tumor growth in human breast cancer xenografts. These findings may provide a foundation for developing new strategies to prevent the induction of CSCs during cancer therapies.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,564

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations110
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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