RB1 and p53 at the crossroad of EMT and triple-negative breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Triple-negative breast cancer (TNBC) is a heterogeneous disease that includes Basal-like and Claudin-low tumors. The Claudin-low tumors are enriched for features associated with epithelial-to-mesenchymal transition (EMT) and possibly for tumor initiating cells. Primary TNBCs respond relatively well to conventional chemotherapy; however, metastatic disease is virtually incurable. Thus, there is a great interest in identifying specific therapeutic targets for TNBC. The tumor suppressor RB1 is frequently lost in Basal-like breast cancer. To test for a causative role of RB1 gene loss in BC and for its effect on specific subtypes, we deleted mouse Rb in mammary stem/bipotent progenitor cells. This led to diverse mammary tumors including TNBC, with a subset of the latter containing p53 mutations and exhibiting features of Basal-like BC or EMT. Combined mutation of Rb and p53 in mammary stem/bipotent progenitors induced EMT type tumors. Here, we review our findings and those of others, which connect Rb and p53 to EMT in TNBC. Furthermore, we discuss how by understanding this circuit and its vulnerabilities, we may identify novel therapy for TNBC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».