Paracrine Crosstalk between Fibroblasts and ER+ Breast Cancer Cells Creates an IL1β-Enriched Niche that Promotes Tumor Growth
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer-induced activated fibroblasts support tumor progression. However, the role of normal fibroblasts in tumor progression remains controversial. In this study, we used modified patient-derived organoid cultures and demonstrate that constitutively secreted cytokines from normal breast fibroblasts initiate a paracrine signaling mechanism with estrogen receptor-positive (ER + ) breast cancer cells, which results in the creation of an interleukin (IL)-1β-enriched microenvironment. We found that this paracrine signaling mechanism is shared between normal and activated fibroblasts. Interestingly, we observed that in reconstructed tumor microenvironment containing autologous ER + breast cancer cells, activated fibroblasts, and immune cells, tamoxifen is more effective in reducing tumor cell proliferation when this paracrine signaling is blocked. Our findings then suggest that ER + tumor cells could create a growth-promoting environment without activating stromal fibroblasts and that in breast-conserving surgeries, normal fibroblasts could be a significant modulator of tumor recurrence by enhancing the proliferation of residual breast cancer cells in the tumor-adjacent breast tissue.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».