Accumulation of Multipotent Progenitors with a Basal Differentiation Bias during Aging of Human Mammary Epithelia
Notice bibliographique
Résumé
Women older than 50 years account for 75% of new breast cancer diagnoses, and the majority of these tumors are of a luminal subtype. Although age-associated changes, including endocrine profiles and alterations within the breast microenvironment, increase cancer risk, an understanding of the cellular and molecular mechanisms that underlies these observations is lacking. In this study, we generated a large collection of normal human mammary epithelial cell strains from women ages 16 to 91 years, derived from primary tissues, to investigate the molecular changes that occur in aging breast cells. We found that in finite lifespan cultured and uncultured epithelial cells, aging is associated with a reduction of myoepithelial cells and an increase in luminal cells that express keratin 14 and integrin-α6, a phenotype that is usually expressed exclusively in myoepithelial cells in women younger than 30 years. Changes to the luminal lineage resulted from age-dependent expansion of defective multipotent progenitors that gave rise to incompletely differentiated luminal or myoepithelial cells. The aging process therefore results in both a shift in the balance of luminal/myoepithelial lineages and to changes in the functional spectrum of multipotent progenitors, which together increase the potential for malignant transformation. Together, our findings provide a cellular basis to explain the observed vulnerability to breast cancer that increases with age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».