β-Catenin Signaling Is a Critical Event in ErbB2-Mediated Mammary Tumor Progression
Notice bibliographique
Résumé
Although ERBB2 amplification and overexpression is correlated with poor outcome in breast cancer, the molecular mechanisms underlying the aggressive nature of these tumors has not been fully elucidated. To investigate this further, we have used a transgenic mouse model of ErbB2-driven tumor progression (ErbB2(KI) model) that recapitulates clinically relevant events, including selective amplification of the core erbB2 amplicon. By comparing the transcriptional profiles of ErbB2(KI) mammary tumors and human ERBB2-positive breast cancers, we show that ErbB2(KI) tumors possess molecular features of the basal subtype of ERBB2-positive human breast cancer, including activation of canonical β-catenin signaling. Inhibition of β-catenin-dependent signaling in ErbB2(KI)-derived tumor cells using RNA interference impaired tumor initiation and metastasis. Furthermore, treatment of ErbB2(KI) or human ERBB2-overexpressing tumor cells with a selective β-catenin/CBP inhibitor significantly decreased proliferation and ErbB2 expression. Collectively, our data indicate that ERBB2-mediated breast cancer progression requires β-catenin signaling and can be therapeutically targeted by selective β-catenin/CBP inhibitors.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».