The Role of Prolactin in Bone Metastasis and Breast Cancer Cell–Mediated Osteoclast Differentiation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metastasis to the bone is a deleterious aspect of breast cancer and is a preferred site that results in bone loss. Hormones such as prolactin (PRL) have not yet been studied for their role in modulating the secondary tumor bone microenvironment. METHODS: We used quantitative immunohistochemistry with 134 samples of human primary breast cancer and 17 matched primary breast cancers and bone metastases. A Cox proportional hazards regression model was fitted to evaluate the associations between high prolactin receptor (PRLR) expression and time to bone metastasis, adjusting for estrogen receptor status, lymph node status, and chemotherapy status. We assessed osteoclast differentiation, osteoclast size, and measured pit formation in dentine slices. Statistical tests were two-sided. RESULTS: High PRLR expression in the primary breast tumor was associated with a shorter time to metastasis that includes bone (PRLRAQUA Max-per 100 unit hazard ratio = 1.04, 95% confidence interval = 1.00 to 1.07, P = .03). We observed the PRLR in rare samples of bone metastases and matched primary breast cancer. PRL treatment of breast cancer cells induced osteoclast differentiation and bone lysis via secreted factors and was abrogated by a PRLR antagonist (delta1-9-G129R-hPRL). We demonstrated that sonic hedgehog is a PRL-regulated cytokine in breast cancer cells and part of the mechanism that induces osteoclast differentiation. CONCLUSIONS: Our evidence indicates that PRL-PRLR can escalate the impact of breast cancer on bone metastasis and that the presence of the PRLR in the tumor microenvironment of breast cancer bone metastasis has the potential to modulate the microenvironment to induce lytic osteoclast formation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».