Tungsten Targets the Tumor Microenvironment to Enhance Breast Cancer Metastasis
Notice bibliographique
Résumé
The number of individuals exposed to high levels of tungsten is increasing, yet there is limited knowledge of the potential human health risks. Recently, a cohort of breast cancer patients was left with tungsten in their breasts following testing of a tungsten-based shield during intraoperative radiotherapy. While monitoring tungsten levels in the blood and urine of these patients, we utilized the 66Cl4 cell model, in vitro and in mice to study the effects of tungsten exposure on mammary tumor growth and metastasis. We still detect tungsten in the urine of patients' years after surgery (mean urinary tungsten concentration at least 20 months post-surgery = 1.76 ng/ml), even in those who have opted for mastectomy, indicating that tungsten does not remain in the breast. In addition, standard chelation therapy was ineffective at mobilizing tungsten. In the mouse model, tungsten slightly delayed primary tumor growth, but significantly enhanced lung metastasis. In vitro, tungsten did not enhance 66Cl4 proliferation or invasion, suggesting that tungsten was not directly acting on 66Cl4 primary tumor cells to enhance invasion. In contrast, tungsten changed the tumor microenvironment, enhancing parameters known to be important for cell invasion and metastasis including activated fibroblasts, matrix metalloproteinases, and myeloid-derived suppressor cells. We show, for the first time, that tungsten enhances metastasis in an animal model of breast cancer by targeting the microenvironment. Importantly, all these tumor microenvironmental changes are associated with a poor prognosis in humans.
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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) | 0,001 | 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 ».