Implications for breast cancer treatment from increased autotaxin production in adipose tissue after radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We have previously established that adipose tissue adjacent to breast tumors becomes inflamed by tumor‐derived cytokines. This stimulates autotaxin (ATX) secretion from adipocytes, whereas breast cancer cells produce insignificant ATX. Lysophosphatidate produced by ATX promotes inflammatory cytokine secretion in a vicious inflammatory cycle, which increases tumor growth and metastasis and decreases response to chemotherapy. We hypothesized that damage to adipose tissue during radiotherapy for breast cancer should promote lysophosphatidic acid (LPA) signaling and further inflammatory signaling, which could potentially protect cancer cells from subsequent fractions of radiation therapy. To test this hypothesis, we exposed rat and human adipose tissue to radiation doses (0.25–5 Gy) that were expected during radiotherapy. This exposure increased mRNA levels for ATX, cyclooxygenase‐2, IL‐1β, IL‐6, IL‐10, TNF‐α, and LPA 1 and LPA 2 receptors by 1.8‐ to 5.1‐fold after 4 to 48 h. There were also 1.5‐ to 2.5‐fold increases in the secretion of ATX and 14 inflammatory mediators after irradiating at 1 Gy. Inhibition of the radiation‐induced activation of NF‐κB, cyclooxygenase‐2, poly (ADP‐ribose) polymerase‐1, or ataxia telangiectasia and Rad3‐related protein blocked inflammatory responses to γ‐radiation. Consequently, collateral damage to adipose tissue during radiotherapy could establish a comprehensive wound‐healing response that involves increased signaling by LPA, cyclooxygenase‐2, and other inflammatory mediators that could decrease the efficacy of further radiotherapy or chemotherapy.—Meng, G., Tang, X., Yang, Z., Benesch, M. G. K., Marshall, A., Murray, D., Hemmings, D. G., Wuest, F., McMullen, T. P. W., Brindley, D. N. Implications for breast cancer treatment from increased autotaxin production in adipose tissue after radiotherapy. FASEB J. 31, 4064–4077 (2017). www.fasebj.org —Meng, Guanmin, Tang, Xiaoyun, Yang, Zelei, Benesch, Matthew G. K., Marshall, Alison, Murray, David, Hemmings, Denise G., Wuest, Frank, McMullen, Todd P. W., Brindley, David N., Implications for breast cancer treatment from increased autotaxin production in adipose tissue after radiotherapy. FASEB J. 31, 4064–4077 (2017)
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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) | 0,002 | 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 ».