Identification of MFGE8 and KLK5/7 as mediators of breast tumorigenesis and resistance to COX-2 inhibition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cyclooxygenase 2 (COX-2) promotes stemness in triple negative breast cancer (TNBC), highlighting COX-2 as a promising therapeutic target in these tumors. However, to date, clinical trials using COX-2 inhibitors in breast cancer only showed variable patient responses with no clear significant clinical benefits, suggesting underlying molecular mechanisms contributing to resistance to COX-2 inhibitors. METHODS: By combining in silico analysis of human breast cancer RNA-seq data with interrogation of public patient databases and their associated transcriptomic, genomic, and clinical profiles, we identified COX-2 associated genes whose expression correlate with aggressive TNBC features and resistance to COX-2 inhibitors. We then assessed their individual contributions to TNBC metastasis and resistance to COX-2 inhibitors, using CRISPR gene knockout approaches in both in vitro and in vivo preclinical models of TNBC. RESULTS: We identified multiple COX-2 associated genes (TPM4, RGS2, LAMC2, SERPINB5, KLK7, MFGE8, KLK5, ID4, RBP1, SLC2A1) that regulate tumor lung colonization in TNBC. Furthermore, we found that silencing MFGE8 and KLK5/7 gene expression in TNBC cells markedly restored sensitivity to COX-2 selective inhibitor both in vitro and in vivo. CONCLUSIONS: Together, our study supports the establishment and use of novel COX-2 inhibitor-based combination therapies as future strategies for TNBC treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».