Latent Cytomegalovirus Infection in Female Mice Increases Breast Cancer Metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Cytomegalovirus (CMV) infects 40⁻70% of women, but infection has been reported in >95% of breast cancer patients. We investigated the consequences of these observations by infecting mice with mCMV or a negative control medium for 4 days, 11 days or 10 weeks to establish active, intermediate or latent infections, respectively. Syngeneic 4T1 or E0771 breast cancer cells were then injected into a mammary fat pad of BALB/c or C57BL/6 mice, respectively. Infection did not affect tumor growth in these conditions, but latently infected BALB/c mice developed more lung metastases. The latent mCMV infection of MMTV-PyVT mice, which develop spontaneous breast tumors, also did not affect the number or sizes of breast tumors. However, there were more tumors that were multilobed with greater blood content, which had enhanced vasculature and decreased collagen content. Most significantly, mCMV infection also increased the number and size of lung metastases, which showed a higher cell proliferation. Viral DNA was detected in breast tumors and lung nodules although viral mRNA was not. These novel results have important clinical implications since an increased metastasis is prognostic of decreased survival. This work provides evidence that treating or preventing HCMV infections may increase the life expectancy of breast cancer patients by decreasing metastasis.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».