Intraductal Adaptation of the 4T1 Mouse Model of Breast Cancer Reveals Effects of the Epithelial Microenvironment on Tumor Progression and Metastasis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low success rates in oncology drug development are prompting re-evaluation of preclinical models, including orthotopic tumor engraftment. In breast cancer models, tumor cells are typically injected into mouse mammary fat pads (MFP). However, this approach bypasses the epithelial microenvironment, potentially altering tumor properties in ways that affect translational application. MATERIALS AND METHODS: Tumors were generated by mammary intraductal (MIND) engraftment of 4T1 carcinoma cells. Growth, histopathology, and molecular features were quantified. RESULTS: Despite growth similar to that of 4T1 MFP tumors, 4T1 MIND tumors exhibit distinct histopathology and increased metastasis. Furthermore, >6,000 transcripts were found to be uniquely up-regulated in 4T1 MIND tumor cells, including genes that drive several cancer hallmarks, in addition to two known therapeutic targets that were not up-regulated in 4T1 MFP tumor cells. CONCLUSION: Engraftment into the epithelial microenvironment generates tumors that more closely recapitulate the complexity of malignancy, suggesting that intraductal adaptation of orthotopic mammary models may be an important step towards improving outcomes in preclinical drug screening and development.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».