Estrogen Receptor Positive Breast Cancer Metastasis: Altered Hormonal Sensitivity and Tumor Aggressiveness in Lymphatic Vessels and Lymph Nodes
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancers commonly spread to lymph nodes (LNs). If the primary tumors are estrogen receptor (ER) and/or progesterone receptor (PR) positive, then the likelihood that LN metastases express receptors exceeds 80%. However, due to lack of ER+ models, little is known about the role of hormones in breast cancer spread or the effects of the LN microenvironment on hormone responsiveness. We have developed metastasis models using ZsGreen labeled MCF-7 and T47D human breast cancer cells. Tumors are tracked in living mice by whole-body imaging, and macrometastases or micrometastases are detected by intravital imaging or fluorescence microscopy. Tumor growth is estrogen dependent and required for intratumoral lymphangiogenesis. Seventy-five percent of all tumors and >95% of larger tumors generate LN metastases. Occasionally more distant metastases are also observed. "Triads" of primary tumors, tumor-filled draining lymphatic vessels, and tumor-filled LNs from the same mouse show that (a) proliferation, as measured by 5-bromo-2'-deoxyuridine uptake, is higher in the LN than in the primary tumor. (b) High ER levels are extensively down-regulated by estradiol in primary tumors. However, there is partial failure of ER down-regulation in LNs associated with (c) reduced PR expression. This suggests that ER are dysfunctional in the LN microenvironment and perhaps hormone resistant. (d) CD44 is sparsely expressed in primary tumor cells but homogeneously overexpressed in cells transiting the lymphatics and populating LNs. We hypothesize that CD44 expression targets tumor cells for transport to, and uptake in, LNs. If so, the CD44 pathway could be targeted therapeutically to slow or prevent LN metastases.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».