Adipose Tissue from Lean and Obese Mice Induces a Mesenchymal to Epithelial Transition-Like Effect in Triple Negative Breast Cancers Cells Grown in 3-Dimensional Culture
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the second leading cause of cancer-related mortality among women globally with obesity being one risk factor. Obese breast cancer patients have at least a 30% increased risk of death from breast cancer compared to non-obese breast cancer patients because they present with larger tumors and generally have increased rates of metastasis. Moreover, obese breast cancer patients respond more poorly to treatment compared to non-obese patients, particularly pre-menopausal women diagnosed with triple negative breast cancer (TNBC). To help understand the molecular mechanisms underlying the increased metastasis associated with obesity, we previously established a three-dimensional culture system that permits the co-culture of adipocytes and TNBC cells in a manner that mimics an in vivo milieu. Using this system, we demonstrate that white adipose tissue from both lean and obese mice can induce a partial mesenchymal-to-epithelial transition (MET). Triple negative breast cancer cells adopt an epithelial morphology and have an increased expression of some epithelial markers, but they maintain the expression of mesenchymal markers, furnishing the breast cancer cells with hybrid properties that are associated with more aggressive tumors. Thus, these data suggest that adipose tissue has the potential to promote secondary tumor formation in lean and obese women. Further work is needed to determine if targeting the partial MET induced by adipose tissue could reduce 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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».