Transcriptomic Profiling Reveals Novel Candidate Genes and Signalling Programs in Breast Cancer Quiescence and Dormancy
Notice bibliographique
Résumé
Metastatic recurrence, the major cause of breast cancer mortality, is driven by reactivation of dormant disseminated tumour cells that are defined by mitotic quiescence and chemoresistance. The molecular mechanisms underpinning mitotic quiescence in cancer are poorly understood, severely limiting the development of novel therapies for removal of residual, metastasis-initiating tumour cells. Here, we present a molecular portrait of the quiescent breast cancer cell transcriptome across the four main breast cancer sub-types (luminal, HER2-enriched, basal-like and claudin-low) and identify a novel quiescence-associated 22-gene signature using an established lipophilic-dye (Vybrant® DiD) retention model and whole-transcriptomic profiling (mRNA-Seq). Using functional association network analysis, we elucidate the molecular interactors of these signature genes. We then go on to demonstrate that our novel 22-gene signature strongly correlates with low tumoural proliferative activity, and with dormant disease and late metastatic recurrence (≥5 years after primary tumour diagnosis) in metastatic breast cancer in multiple clinical cohorts. These genes may govern the formation and persistence of disseminated tumour cell populations responsible for breast cancer recurrence, and therefore represent prospective novel candidates to inform future development of therapeutic strategies to target disseminated tumour cells in breast cancer, eliminate minimal residual disease and prevent metastatic recurrence.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».