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Enregistrement W3102582284 · doi:10.3390/ijms21228613

Breast Cancer and Microcalcifications: An Osteoimmunological Disorder?

2020· review· en· W3102582284 sur OpenAlexafffund
Alisson Clemenceau, Laëtitia Michou, Caroline Diorio, Francine Durocher

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensUniversité LavalOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesCanadian Breast Cancer Research Alliance
Mots-clésBreast cancerMedicineOsteoclastRheumatoid arthritisCancerCancer researchOsteoporosisCarcinogenesisOncologyInternal medicineBioinformaticsBiologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of microcalcifications in the breast microenvironment, combined with the growing evidences of the possible presence of osteoblast-like or osteoclast-like cells in the breast, suggest the existence of active processes of calcification in the breast tissue during a woman's life. Furthermore, much evidence that osteoimmunological disorders, such as osteoarthritis, rheumatoid arthritis, or periodontitis influence the risk of developing breast cancer in women exists and vice versa. Antiresorptive drugs benefits on breast cancer incidence and progression have been reported in the past decades. More recently, biological agents targeting pro-inflammatory cytokines used against rheumatoid arthritis also demonstrated benefits against breast cancer cell lines proliferation, viability, and migratory abilities, both in vitro and in vivo in xenografted mice. Hence, it is tempting to hypothesize that breast carcinogenesis should be considered as a potential osteoimmunological disorder. In this review, we compare microenvironments and molecular characteristics in the most frequent osteoimmunological disorders with major events occurring in a woman's breast during her lifetime. We also highlight what the use of bone anabolic drugs, antiresorptive, and biological agents targeting pro-inflammatory cytokines against breast cancer can teach us.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,360 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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