TNF is a key cytokine mediating neutrophil cytotoxic activity in breast cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We have previously shown a novel antimetastatic role for neutrophils in the premetastatic lung of mice in models of breast cancer. Here we expand on those findings in the context of human breast cancer. We assessed the cytotoxicity of neutrophils from 90 newly diagnosed breast cancer patients, 24 ductal carcinoma in situ patients, 56 metastatic breast cancer patients, and 64 women with no history of cancer. We report that neutrophils from metastatic and newly diagnosed breast cancer patients are significantly more cytotoxic than neutrophils from cancer-free individuals. We hypothesized that tumor-secreted factors ‘prime’ neutrophils to become cytotoxic. To identify these factors we assayed for cytokines in serum from 54 breast cancer patients and 35 cancer-free controls. Tumor necrosis factor (TNFα), MCP-1 (CCL2), and IL1RA significantly correlated with cytotoxicity and directly stimulated neutrophil cytotoxicity ex vivo. RNA-seq analyses found protein kinase C iota (PRKCI) to be over expressed in patient neutrophils relative to neutrophils from cancer-free individuals. PRKCI has been implicated in NADPH oxidase assembly, required for neutrophil-mediated cell cytotoxicity. Treatment of human neutrophils with TNF-induced PRKCI expression and cytotoxicity in samples that had low basal levels of PRKCI expression. To date, this work is the first to demonstrate the cytotoxic role of neutrophils in the peripheral blood of a large cohort of breast cancer patients, and that select cytokines appear to mediate the stimulation of neutrophil cytotoxicity. Further functional studies are necessary to identify clinically relevant means of stimulating neutrophil cytotoxicity as an effective barrier against disease progression and metastasis.
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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 ».