Prolactin and DNA damage trigger an anti-breast cancer cell immune response
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are conflicting reports on the role of prolactin (PRL) in breast cancer, and its role within the context of the tumour microenvironment is not well understood. In our previous study, we demonstrated a cross-talk between the ataxia telangiectasia-mutated (ATM) DNA damage response pathway and the PRL-Janus-kinase-2 (JAK2)-signal transducer and activator of transcription-5 (STAT5)-heat shock protein-90 (HSP90) pathway. To investigate the role of PRL in tumour initiation and the effect of DNA damage in vivo, we used a model of breast cancer initiation that assesses the ability of breast cancer cells to initiate orthotopic xenograft tumour formation after DNA damage. Breast cancer cells engineered to secrete human PRL or the control cells, were treated with the DNA damaging agent doxorubicin or vehicle and injected into the mammary fat pad of immune-deficient SCID mice. PRL secretion from human breast cancer cells did not change the tumour latency compared to controls, although combined doxorubicin and PRL treatment increased tumour latency. Depletion of glycolipid asialo ganglioside-GM1 positive immune cells using anti-asialo GM1 antibody resulted in faster tumour formation only in the PRL-secreting breast cancer cells that were pre-treated with doxorubicin, and not in the PRL-only or empty vector controls. Additionally, doxorubicin plus PRL treatment of breast cancer cells were shown in vitro to attract cytotoxic NK cells compared to controls, and that this was dependent on the PRLR. These results may shed light on the conflicting reports of PRL in breast cancer and demonstrate that combined breast cancer cell DNA damage and PRL exposure results in anti-tumour activity of asialo-GM1-positive immune cells.
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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) | 0,002 | 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 ».