Molecular Imaging Reveals a High Degree of Cross-Seeding of Spontaneous Metastases in a Novel Mouse Model of Synchronous Bilateral Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Synchronous bilateral breast cancer (SBBC) patients present with cancer in both breasts at the time of diagnosis or within a short time interval. They show higher rates of metastasis and lower overall survival compared to women with unilateral breast cancer. Here we established the first preclinical SBBC model and used molecular imaging to visualize the patterns of metastasis from each primary tumor. PROCEDURES: We engineered human breast cancer cells to express either Akaluc or Antares2 for bioluminescence imaging (BLI) and tdTomato or zsGreen for ex vivo fluorescence microscopy. Both cell populations were implanted into contralateral mammary fat pads of mice (n=10), and dual-BLI was performed weekly for up to day 29 (n=3), 38 (n=4), or 42 (n=3). Primary tumors and lungs were fixed, and ex vivo fluorescence microscopy was used to analyze the cellular makeup of micrometastases. RESULTS: Signal from both Antares2 and Akaluc was first detected in the lungs on day 28 and was present in 9 of 10 mice at endpoint. Ex vivo fluorescence microscopy of the lungs revealed that for mice sacrificed on day 38, a significant percentage of micrometastases were composed of cancer cells from both primary tumors (mean 37%; range 27 to 45%), while two mice sacrificed on day 42 showed percentages of 51% and 70%. CONCLUSIONS: A high degree of metastatic cross-seeding of cancer cells derived from bilateral tumors may contribute to faster metastatic growth and intratumoral heterogeneity. We posit that our work will help understand treatment resistance and optimal planning of SBBC treatment.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».