MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3136326764 · doi:10.1038/s41523-021-00238-4

Co-dependency for MET and FGFR1 in basal triple-negative breast cancers

2021· article· en· W3136326764 sur OpenAlexafffund
Vanessa Y.C. Sung, Jennifer F. Knight, Radia Marie Johnson, Yaakov E. Stern, Sadiq M.I. Saleh, Paul Savage, Anie Monast, Dongmei Zuo, Stéphanie Duhamel, Morag Park

Notice bibliographique

Revuenpj Breast Cancer · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéGenome CanadaCanadian Institutes of Health ResearchDeutsches KrebsforschungszentrumGenentechMcGill University
Mots-clésTriple-negative breast cancerCancer researchFibroblast growth factor receptor 1Breast cancerBasal (medicine)CarcinogenesisMedicineBiologyCancerOncologyInternal medicineReceptorFibroblast growth factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Triple-negative breast cancer (TNBC) is a heterogeneous disease that lacks both effective patient stratification strategies and therapeutic targets. Whilst elevated levels of the MET receptor tyrosine kinase are associated with TNBCs and predict poor clinical outcome, the functional role of MET in TNBC is still poorly understood. In this study, we utilise an established Met-dependent transgenic mouse model of TNBC, human cell lines and patient-derived xenografts to investigate the role of MET in TNBC tumorigenesis. We find that in TNBCs with mesenchymal signatures, MET participates in a compensatory interplay with FGFR1 to regulate tumour-initiating cells (TICs). We demonstrate a requirement for the scaffold protein FRS2 downstream from both Met and FGFR1 and find that dual inhibition of MET and FGFR1 signalling results in TIC depletion, hindering tumour progression. Importantly, basal breast cancers that display elevated MET and FGFR1 signatures are associated with poor relapse-free survival. Our results support a role for MET and FGFR1 as potential co-targets for anti-TIC therapies in TNBC.

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 seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuenpj Breast CancerMême sujetCancer Cells and MetastasisTravaux en français237 207