RIPK2: New Elements in Modulating Inflammatory Breast Cancer Pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory breast cancer (IBC) is a rare and aggressive form of breast cancer that is associated with significantly high mortality. In spite of advances in IBC diagnoses, the prognosis is still poor compared to non-IBC. Due to the aggressive nature of the disease, we hypothesize that elevated levels of inflammatory mediators may drive tumorigenesis and metastasis in IBC patients. Utilizing IBC cell models and patient tumor samples, we can detect elevated NF-κB activity and hyperactivation of non-canonical drivers of NF-κB (nuclear factor kappaB)-directed inflammation such as tyrosine phosphorylated receptor-interacting protein kinase 2 (pY RIPK2), when compared to non-IBC cells or patients. Interestingly, elevated RIPK2 activity levels were present in a majority of pre-chemotherapy samples from IBC patients at the time of diagnosis to suggest that patients at diagnosis had molecular activation of NF-κB via RIPK2, a phenomenon we define as "molecular inflammation". Surprisingly, chemotherapy did cause a significant increase in RIPK2 activity and thus molecular inflammation suggesting that chemotherapy does not resolve the molecular activation of NF-κB via RIPK2. This would impact on the metastatic potential of IBC cells. Indeed, we can demonstrate that RIPK2 activity correlated with advanced tumor, metastasis, and group stage as well as body mass index (BMI) to indicate that RIPK2 might be a useful prognostic marker for IBC and advanced stage breast cancer.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».