Ribavirin Treatment Effects on Breast Cancers Overexpressing eIF4E, a Biomarker with Prognostic Specificity for Luminal B-Type Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We have evaluated the eukaryotic translation initiation factor 4E (eIF4E) as a potential biomarker and therapeutic target in breast cancer. eIF4E facilitates nuclear export and translation of specific, growth-stimulatory mRNAs and is frequently overexpressed in cancer. EXPERIMENTAL DESIGN: Breast cancer cells were treated with ribavirin, an inhibitor of eIF4E, and effects on cell proliferation and on known mRNA targets of eIF4E were determined. eIF4E expression was assessed, at the mRNA and protein level, in breast cancer cell lines and in skin biopsies from patients with metastatic disease. Additionally, pooled microarray data from 621 adjuvant untreated, node-negative breast cancers were analyzed for eIF4E expression levels and correlation with distant metastasis-free survival (DMFS), overall and within each intrinsic breast cancer subtype. RESULTS: At clinically relevant concentrations, ribavirin reduced cell proliferation and suppressed clonogenic potential, correlating with reduced mRNA export and protein expression of important eIF4E targets. This effect was suppressed by knockdown of eIF4E. Although eIF4E expression is elevated in all breast cancer cell lines, variability in ribavirin responsiveness was observed, indicating that other factors contribute to an eIF4E-dependent phenotype. Assessment of the prognostic value of high eIF4E mRNA in patient tumors found that significant discrimination between good and poor outcome groups was observed only in luminal B cases, suggesting that a specific molecular profile may predict response to eIF4E-targeted therapy. CONCLUSIONS: Inhibition of eIF4E is a potential breast cancer therapeutic strategy that may be especially promising against specific molecular subtypes and in metastatic as well as primary tumors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».