Lapatinib inhibits stem/progenitor proliferation in preclinical in vitro models of ductal carcinoma in situ (DCIS)
Notice bibliographique
Résumé
Breast-conserving surgery for ductal carcinoma in situ (DCIS) is often combined with irradiation, reducing recurrence rates to 20% within 10 years; however, there is no change in overall survival. Evidence in the invasive breast indicates that breast cancer stem cells (CSCs) are radiotherapy-resistant and are capable of re-initiating a tumor recurrence; hence, targeting CSCs in high risk DCIS patient may improve survival. HER2 is overexpressed in 20% of DCIS and is known to be highly active in breast CSCs; we therefore investigated the effect of Lapatinib on DCIS CSC activity using 2 in vitro culture systems. Two DCIS cell lines DCIS.com (HER2 normal) and SUM225 (HER2 overexpressed) as well as DCIS cells from patient samples (n = 18) were cultured as mammospheres to assess CSC activity and in differentiated 3D-matrigel culture to determine effects within the non-CSCs. Mammosphere formation was reduced regardless of HER2 status, although this was more marked within the HER2-positive samples. When grown as differentiated DCIS acini in 3D-matrigel culture, Lapatinib only reduced acini size in the HER2-positive samples via decreased proliferation. Further investigation revealed lapatinib did not reduce self-renewal activity in the CSC population, but their proliferation was decreased regardless of HER2 status. In conclusion we show Lapatinib can reduce DCIS CSC activity, suggesting that the use of Lapatinib in high-risk DCIS patients has the potential to reduce recurrence and the progression of DCIS to invasive disease.
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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) | 0,002 | 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 ».