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Enregistrement W2965099074 · doi:10.1186/s13058-019-1166-4

The prognostic value of JUNB-positive CTCs in metastatic breast cancer: from bioinformatics to phenotypic characterization

2019· article· en· W2965099074 sur OpenAlexfundno aff
Galatea Kallergi, Vasileia Tsintari, Stelios Sfakianakis, Ekaterini S. Bei, Eleni Lagoudaki, Anastasios Koutsopoulos, Nefeli Zacharopoulou, Saad Alkahtani, Saud Alarifi, Christos Stournaras, Michalis Zervakis, Vassilis Georgoulias

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthEuropean Regional Development FundKing Saud UniversityEuropean Commission
Mots-clésJUNBSKBR3Cancer researchCancerBreast cancerCXCR4BiologyMedicineOncologyInternal medicineGeneGene expressionReceptorGeneticsChemokine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Circulating tumor cells (CTCs) are important for metastatic dissemination of cancer. They can provide useful information, regarding biological features and tumor heterogeneity; however, their detection and characterization are difficult due to their limited number in the bloodstream and their mesenchymal characteristics. Therefore, new biomarkers are needed to address these questions. METHODS: Bioinformatics functional enrichment analysis revealed a subgroup of 24 genes, potentially overexpressed in CTCs. Among these genes, the chemokine receptor CXCR4 plays a central role. After prioritization according to the CXCR4 corresponding pathways, five molecules (JUNB, YWHAB, TYROBP, NFYA, and PRDX1) were selected for further analysis in biological samples. The SKBR3, MDA-MB231, and MCF7 cell lines, as well as PBMCs from normal (n = 10) blood donors, were used as controls to define the expression pattern of all the examined molecules. Consequently, 100 previously untreated metastatic breast cancer (mBC) patients (n = 100) were analyzed using the following combinations of antibodies: CK (cytokeratin)/CXCR4/JUNB, CK/NFYA/ΥWHΑΒ (14-3-3), and CK/TYROBP/PRDX1. A threshold value for every molecule was considered the mean expression in normal PBMCs. RESULTS: Quantification of CXCR4 revealed overexpression of the receptor in SKBR3 and in CTCs, following the subsequent scale (SKBR3>CTCs>Hela>MCF7>MDA-MB231). JUNB was also overexpressed in CTCs (SKBR3>CTCs>MCF7>MDA-MB231>Hela). According to the defined threshold for each molecule, CXCR4-positive CTCs were identified in 90% of the patients with detectable tumor cells in their blood. In addition, 65%, 75%, 14.3%, and 12.5% of the patients harbored JUNB-, TYROBP-, NFYA-, and PRDX-positive CTCs, respectively. Conversely, none of the patients revealed YWHAB-positive CTCs. Interestingly, JUNB expression in CTCs was phenotypically and statistically enhanced compared to patients' blood cells (p = 0.002) providing a possible new biomarker for CTCs. Furthermore, the detection of JUNB-positive CTCs in patients was associated with poorer PFS (p = 0.015) and OS (p = 0.002). Moreover, JUNB staining of 11 primary and 4 metastatic tumors from the same cohort of patients revealed a dramatic increase of JUNB expression in metastasis. CONCLUSIONS: CXCR4, JUNB, and TYROBP were overexpressed in CTCs, but only the expression of JUNB was associated with poor prognosis, providing a new biomarker and a potential therapeutic target for the elimination of CTCs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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