Pre-neoplastic stromal cells drive BRCA1-mediated breast tumorigenesis
Notice bibliographique
Résumé
Summary Women with germline mutations in BRCA1 (BRCA1 +/mut ) have increased risk for developing hereditary breast cancer 1, 2 . Cancer initiation in BRCA1 +/mut is associated with pre-malignant changes in the breast epithelium including altered differentiation 3–5 , proliferative stress 6 and genomic instability 7 . However, the role of the epithelium- associated stromal niche during BRCA1-driven tumor initiation remains unclear. Here, we show that the pre-malignant stromal niche promotes epithelial proliferation and BRCA1- driven cancer initiation in trans . Using single-cell RNAseq (scRNAseq) analysis of human pre-neoplastic BRCA1 +/mut and control breast tissues, we show that stromal cells provide numerous pro-proliferative paracrine signals inducing epithelial proliferation. We identify a subpopulation of pre-cancer associated fibroblasts (pre-CAFs) that produces copious amounts of pro-tumorigenic factors including matrix metalloproteinase 3 (MMP3) 8, 9 , and promotes BRCA1-driven tumorigenesis in vivo . Our gene-signature analysis and mathematical modeling of epithelial differentiation reveals that stromal-induced proliferation leads to the accumulation of luminal progenitor cells with altered differentiation, and thus contributes to increased breast cancer risk in BRCA1 +/mut . Our results demonstrate how alterations in cell-cell communication can induce imbalances in epithelial homeostasis ultimately leading to cancer initiation. We anticipate our results to form the foundation for novel disease monitoring and therapeutic strategies to improve patient management in hereditary breast cancer. For example, pre-CAF specific proteins may serve as biomarkers for pre-cancerous disease initiation to inform whether radical bilateral mastectomy is needed. In addition, MMP inhibitors could be re-indicated for primary cancer prevention treatment in women with high-risk BRCA1 mutations.
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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 ».