IL-1B drives opposing responses in primary tumours and bone metastases; harnessing combination therapies to improve outcome in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer bone metastasis is currently incurable, ~75% of patients with late-stage breast cancer develop disease recurrence in bone and available treatments are only palliative. We have previously shown that production of the pro-inflammatory cytokine interleukin-1B (IL-1B) by breast cancer cells drives bone metastasis in patients and in preclinical in vivo models. In the current study, we have investigated how IL-1B from tumour cells and the microenvironment interact to affect primary tumour growth and bone metastasis through regulation of the immune system, and whether targeting IL-1 driven changes to the immune response improves standard of care therapy for breast cancer bone metastasis. Using syngeneic IL-1B/IL1R1 knock out mouse models in combination with genetic manipulation of tumour cells to overexpress IL-1B/IL1R1, we found that IL-1B signalling elicited an opposite response in primary tumours compared with bone metastases. In primary tumours, IL-1B inhibited growth, by impairing the infiltration of innate immune cell subsets with potential anti-cancer functions but promoted enhanced tumour cell migration. In bone, IL-1B stimulated the development of osteolytic metastases. In syngeneic models of breast cancer, combining standard of care treatments (Doxorubicin and Zoledronic acid) with the IL-1 receptor antagonist Anakinra inhibited both primary tumour growth and metastasis. Anakinra had opposite effects on the immune response compared to standard of care treatment, and its anti-inflammatory signature was maintained in the combination therapy. These data suggest that targeting IL-1B signalling may provide a useful therapeutic approach to inhibit bone metastasis and improve efficacy of current treatments for breast cancer patients.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».