Breast cancer endocrine therapy exhausts adipocyte progenitors promoting weight gain and glucose intolerance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Breast cancer survivors treated with anti-estrogen therapies report weight gain and have an elevated risk of type 2 diabetes. Here, we show that current tamoxifen use associated with larger breast adipocyte diameter only in women with a BMI >30 kg/m 2 . To understand the mechanisms behind these clinical findings, we investigated the impact of estrogen deprivation and tamoxifen in a relevant pre-clinical model of obesity. Specifically, mature female mice were housed at thermoneutrality and fed either a low-fat/low-sucrose (LFLS) or a high-fat/high-sucrose (HFHS) diet. Consistent with the high expression of Esr1 observed in single-cell RNA sequencing of mesenchymal stem cells from adipose tissue, endocrine therapies induced adipose accumulation and preadipocyte expansion, but resulted in adipocyte progenitor depletion only in the context of HFHS. Consequently, 7-week endocrine therapy supported adipocyte hypertrophy and was associated with hepatic steatosis, hyperinsulinemia, insulin resistance, and glucose intolerance, particularly in HFHS fed females. Metformin or pioglitazone, glucose lowering drugs used to treat diabetes, prevented the effects of tamoxifen but not estrogen deprivation on adipocyte size and insulin resistance in HFHS-fed mice. This translational study suggests that endocrine therapies act via ERα to directly disrupt adipocyte progenitors and support adipocyte hypertrophy, leading to ectopic lipid deposition that may promote hyperinsulinemia, insulin resistance and type 2 diabetes. Interventions that target insulin action should be considered for some women receiving life-saving endocrine therapies for breast cancer.
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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 ».