A Targetable EGFR-Dependent Tumor-Initiating Program in Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Therapies targeting epidermal growth factor receptor (EGFR) have variable and unpredictable responses in breast cancer. Screening triple-negative breast cancer (TNBC) patient-derived xenografts (PDXs), we identify a subset responsive to EGFR inhibition by gefitinib, which displays heterogeneous expression of wild-type EGFR. Deep single-cell RNA sequencing of 3,500 cells from an exceptional responder identified subpopulations displaying distinct biological features, where elevated EGFR expression was significantly enriched in a mesenchymal/stem-like cellular cluster. Sorted EGFR hi subpopulations exhibited enhanced stem-like features, including ALDH activity, sphere-forming efficiency, and tumorigenic and metastatic potential. EGFR hi cells gave rise to EGFR hi and EGFR lo cells in primary and metastatic tumors, demonstrating an EGFR-dependent expansion and hierarchical state transition. Similar tumorigenic EGFR hi subpopulations were identified in independent PDXs, where heterogeneous EGFR expression correlated with gefitinib sensitivity. This provides new understanding for an EGFR-dependent hierarchy in TNBC and for patient stratification for therapeutic intervention.
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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 ».