Epigenetic Silencing of HER2 Expression during Epithelial-Mesenchymal Transition Leads to Trastuzumab Resistance in Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
HER2 receptor tyrosine kinase (encoded by the ERBB2 gene) is overexpressed in approximately 25% of all breast cancer tumors (HER2-positive breast cancers). Resistance to HER2-targeting therapies is partially due to the loss of HER2 expression in tumor cells during treatment. However, little is known about the exact mechanism of HER2 downregulation in HER2-positive tumor cells. Here, by analyzing publicly available genomic data we investigate the hypothesis that epithelial-mesenchymal transition (EMT) abrogates HER2 expression by epigenetic silencing of the ERBB2 gene as a mechanism of acquired resistance to HER2-targeted therapies. As result, HER2 expression was found to be positively and negatively correlated with the expression of epithelial and mesenchymal phenotype marker genes, respectively. The ERBB2 chromatin of HER2-high epithelial-like breast cancer cells and HER2-low mesenchymal-like cells were found to be open/active and closed/inactive, respectively. Decreased HER2 expression was correlated with increased EMT phenotype, inactivated chromatin and lower response to lapatinib. We also found that induction of EMT in the HER2-positive breast cancer cell line BT474 resulted in downregulated HER2 expression and reduced trastuzumab binding. Our results suggest that ERBB2 gene silencing by epigenetic regulation during EMT may be a mechanism of de novo resistance of HER2-positive breast cancer cells to trastuzumab and lapatinib.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».