Abstract B15: Metastatic breast tumors regulate gene expression at distal mammary sites that predicts patient outcome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The molecular interactions between cancer and stromal cells within the tumor microenvironment enable tumor invasion, intravasation, and metastasis at distant sites. However, the degree to which metastatic breast tumors reprogram stromal cells both locally and at distant mammary tissues is not well understood. To address this question, we used species-specific RNA sequencing in a mouse xenograft model to determine how the metastasis suppressor RKIP influences transcription in tumor and stroma tissues. Here we show that metastatic tumors prime mammary tissue at a distant site in a manner that reflects local stromal responses. In addition, gene expression in metastatic breast tumors is pervasively correlated with gene expression in local stroma of both mouse xenografts and human patients. Changes in local and distant stromal gene expression elicited by metastatic tumors are better predictors of subtype and patient survival than tumor gene expression, supporting the use of stromal-based strategies for the diagnosis and prognosis of breast cancer. One mechanism by which changes at contralateral distal mammary breast occur is through exosomes secreted by tumor cells. These results indicate that tumors prime contralateral mammary tissue in a manner that reflects local stromal changes and predicts metastatic disease. This study has future application to our understanding of contralateral breast cancer. Citation Format: Jiyoung Lee, Russell Bainer, Casey Frankenberger, Daniel Rabe, sadiq Saleh, Morag Park, Gary An, Yoav Gilad, Marsha Rich Rosner. Metastatic breast tumors regulate gene expression at distal mammary sites that predicts patient outcome. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Metabolism and Cancer; Jun 7-10, 2015; Bellevue, WA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Res 2016;14(1_Suppl):Abstract nr B15.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».