G protein-coupled KISS1 receptor is overexpressed in triple negative breast cancer and promotes drug resistance
Notice bibliographique
Résumé
Triple-negative breast cancer (TNBC) lacks the expression of estrogen receptor α, progesterone receptor and human epidermal growth factor receptor 2 (HER2). TNBC patients lack targeted therapies, as they fail to respond to endocrine and anti-HER2 therapy. Prognosis for this aggressive cancer subtype is poor and survival is limited due to the development of resistance to available chemotherapies and resultant metastases. The mechanisms regulating tumor resistance are poorly understood. Here we demonstrate that the G protein-coupled kisspeptin receptor (KISS1R) promotes drug resistance in TNBC cells. KISS1R binds kisspeptins, peptide products of the KISS1 gene and in numerous cancers, this signaling pathway plays anti-metastatic roles. However, in TNBC, KISS1R promotes tumor invasion. We show that KISS1 and KISS1R mRNA and KISS1R protein are upregulated in TNBC tumors, compared to normal breast tissue. KISS1R signaling promotes drug resistance by increasing the expression of efflux drug transporter, breast cancer resistance protein (BCRP) and by inducing the activity and transcription of the receptor tyrosine kinase, AXL. BCRP and AXL transcripts are elevated in TNBC tumors, compared to normal breast, and TNBC tumors expressing KISS1R also express AXL and BCRP. Thus, KISS1R represents a potentially novel therapeutic target to restore drug sensitivity in TNBC 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) | 0,001 | 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 ».