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Enregistrement W3112296066 · doi:10.3390/cancers12123673

S100A10 Has a Critical Regulatory Function in Mammary Tumor Growth and Metastasis: Insights Using MMTV-PyMT Oncomice and Clinical Patient Sample Analysis

2020· article· en· W3112296066 sur OpenAlexafffund
Alamelu G. Bharadwaj, Margaret L. Dahn, Rong‐Zong Liu, Patricia Colp, Lynn N. Thomas, Ryan W. Holloway, Paola A. Marignani, Catherine K.L. Too, Penny J. Barnes, Roseline Godbout, Paola Marcato, David M. Waisman

Notice bibliographique

RevueCancers · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMetastasisCancer researchMammary tumorCarcinogenesisBiologyTumor progressionImmunohistochemistryPathologyCancerPrimary tumorBreast cancerTumor microenvironmentMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

S100A10 (p11) is a plasminogen receptor that regulates cellular plasmin generation by cancer cells. In the current study, we used the MMTV-PyMT mouse breast cancer model, patient tumor microarray, and immunohistochemical (IHC) analysis to investigate the role of p11 in oncogenesis. The genetic deletion of p11 resulted in significantly decreased tumor onset, growth rate, and spontaneous pulmonary metastatic burden in the PyMT/p11-KO (knock-out) mice. This phenotype was accompanied by substantial reduction in Ki67 positivity, macrophage infiltration, decreased vascular density in the primary tumors, and decrease in invasive carcinoma and pulmonary metastasis. Surprisingly, IHC analysis of wild-type MMTV-PyMT mice failed to detect p11 expression in the tumors or metastatic tumor cells and loss of p11 did not decrease plasmin generation in the PyMT tumors and cells. Furthermore, tumor cells expressing p11 displayed dramatically reduced lung metastasis when injected into p11-depleted mice, further strengthening the stromal role of p11 in tumor growth and metastasis. Transcriptome analysis of the PyMT tumors from p11-KO mice showed marked reduction in genes such as Areg, Muc1, and S100a8 involved in breast cancer development, progression, and inflammation. The PyMT/p11-KO tumors displayed a remarkable increase in inflammatory cytokines such as interleukin (Il)-6, Il-10, and interferon (Ifn)-γ. Gene expression profiling and IHC of primary breast cancer samples showed that p11 mRNA and protein levels were significantly higher in tumor tissues compared to normal mammary tissue. P11 mRNA expression was significantly associated with poor patient prognosis and significantly elevated in high grade, triple negative (TN) tumors, and tumors with high proliferative index. This is the first study examining the crucial role of p11 in breast tumor development and metastasis, thus emphasizing its potential as a diagnostic and prognostic biomarker in breast cancer.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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