Biological Significance of Prolactin in Gynecologic Cancers
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing evidence that prolactin (PRL), a hormone/cytokine, plays a role in breast, prostate, and colorectal cancers via local production or accumulation. Elevated levels of serum PRL in ovarian and endometrial cancers have been reported, indicating a potential role for PRL in endometrial and ovarian carcinogenesis. In this study, we show that serum PRL levels are significantly elevated in women with a strong family history of ovarian cancer. We show dramatically increased expression of PRL receptor in ovarian and endometrial tumors as well as in endometrial hyperplasia, signifying the importance of PRL signaling in malignant and premalignant conditions. PRL mRNA was expressed in ovarian and endometrial tumors, indicating the presence of an autocrine loop. PRL potently induced proliferation in several ovarian and endometrial cancer cell lines. Binding of PRL to its receptor was followed by rapid phosphorylation of extracellular signal-regulated kinase (ERK) 1/2, mitogen-activated protein kinase/ERK kinase 1, signal transducer and activator of transcription 3, CREB, ATF-2, and p53 and activation of 37 transcription factors in ovarian and endometrial carcinoma cells. PRL also activated Ras oncogene in these cells. When human immortalized normal ovarian epithelial cells were chronically exposed to PRL, a malignant transformation occurred manifested by the acquired ability of transformed cells to form clones, grow in soft agar, and form tumors in severe combined immunodeficient-beige mice. Transformation efficiency was diminished by a Ras inhibitor, providing proof that PRL-induced transformation uses the Ras pathway. In summary, we present findings that indicate an important role for PRL in ovarian and endometrial tumorigenesis. PRL may represent a risk factor for ovarian and endometrial cancers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».