LRP8 is overexpressed in estrogen‐negative breast cancers and a potential target for these tumors
Notice bibliographique
Résumé
Triple-negative breast cancer (TNBC) is the breast cancer subtype with the worst prognosis. New treatments improving the survival of TNBC patients are, therefore, urgently required. We performed a transcriptome microarray analysis to identify new treatment targets for TNBC. We found that low-density lipoprotein receptor-related protein 8 (LRP8) was more strongly expressed in estrogen receptor-negative breast tumors, including TNBCs and those overexpressing HER2, than in luminal breast tumors and normal breast tissues. LRP8 depletion decreased cell proliferation more efficiently in estrogen receptor-negative breast cancer cell lines: TNBC and HER2 overexpressing cell lines. We next focused on TNBC cells for which targeted therapies are not available. LRP8 depletion induced an arrest of the cell cycle progression in G1 phase and programmed cell death. We also found that LRP8 is required for anchorage-independent growth in vitro, and that its depletion in vivo slowed tumor growth in a xenograft model. Our findings suggest that new approaches targeting LRP8 may constitute promising treatments for hormone-negative breast cancers, those overexpressing HER2 and TNBCs.
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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 ».