Factors Promoting Tamoxifen Resistance in Breast Cancer via Stimulating Breast Cancer Stem Cell Expansion
Notice bibliographique
Résumé
Estrogen receptor-alpha positive (ER(+)) breast cancer constitutes 70-75% of the disease incidence. Tamoxifen has been the basis of endocrine therapy for patients with ER(+) breast cancer for more than three decades. The treatment reduces the annual mortality rate of breast cancer by 31%, and remains the most effective targeted cancer therapy. However, approximately one-third of patients treated with adjuvant tamoxifen suffer from aggressive recurrent disease. Resistance to tamoxifen, thus, remains a major challenge in providing effective treatments for these patients. In an effort to overcome the resistance, intensive research has been conducted to understand the underlying mechanisms; this has resulted in the identification of complex factors/pathways contributing to tamoxifen resistance, including modulations of the ERsignaling, upregulation of a set of growth factor receptor networks (HER2, EGFR, FGFR, and IGF1R), alterations of the PI3K-PTEN/AKT/mTOR pathway, and an elevation of the NF-κB signaling. Despite these advances, our understanding of the acquired resistance remains fragmented and there is a lack of a platform to integrate these diversified molecular factors/ pathways into a cohesive mechanistic model. Nonetheless, at the cellular level, it is becoming increasingly recongnized that cancer stem cells (CSCs) are key in driving cancer metastasis and therapy resistance. Likewise, evidence is emerging for the critical contributions of breast cancer stem cells (BCSCs) to tamoxifen resistance. In this review, we will discuss these recent developments of BCSC-mediated resistance to tamoxifen and the contributions of those demonstrated molecular factors/pathways to BCSC expansion during the emergency of tamoxifen resistance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».