CXCR4 inhibitors could benefit to HER2 but not to triple-negative breast cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
The CXCR4 receptor and its ligand CXCL12 (also named stromal cell-derived factor 1, SDF1) have a critical role in chemotaxis and homing, key steps in cancer metastasis. Although myofibroblasts expressing CXCL12 are associated with the presence of axillary metastases in HER2 breast cancers (BC), the therapeutic interest of targeting CXCR4/CXCL12 axis in the different BC subtypes remains unclear. Here, we investigate this question by testing antitumor activity of CXCR4 inhibitors in patient-derived xenografts (PDX), which faithfully reproduce human tumor properties. We observed that two CXCR4 inhibitors, AMD3100 and TN14003, efficiently impair tumor growth and metastasis dissemination in both Herceptin-sensitive and Herceptin-resistant HER2 BC. Conversely, blocking CXCR4/CXCL12 pathway in triple-negative (TN) BC does not reduce tumor growth, and can even increase metastatic spread. Moreover, although CXCR4 inhibitors significantly reduce myofibroblast content in all BC subtypes, they decrease angiogenesis only in HER2 BC. Thus, our findings suggest that targeting CXCR4 could provide some therapeutic interest for HER2 BC patients, whereas it has no impact or could even be detrimental for TN BC patients.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».