Breast Cancer Stem-Like Cells in Drug Resistance: A Review of Mechanisms and Novel Therapeutic Strategies to Overcome Drug Resistance
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most frequent type of malignancy in women worldwide, and drug resistance to the available systemic therapies remains a major challenge. At the molecular level, breast cancer is heterogeneous, where the cancer-initiating stem-like cells (bCSCs) comprise a small yet distinct population of cells within the tumor microenvironment (TME) that can differentiate into cells of multiple lineages, displaying varying degrees of cellular differentiation, enhanced metastatic potential, invasiveness, and resistance to radio- and chemotherapy. Based on the expression of estrogen and progesterone hormone receptors, expression of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2), and/or BRCA mutations, the breast cancer molecular subtypes are identified as TNBC, HER2 enriched, luminal A, and luminal B. Management of breast cancer primarily involves resection of the tumor, followed by radiotherapy, and systemic therapies including endocrine therapies for hormone-responsive breast cancers; HER2-targeted therapy for HER2-enriched breast cancers; chemotherapy and poly (ADP-ribose) polymerase inhibitors for TNBC, and the recent development of immunotherapy. However, the complex crosstalk between the malignant cells and stromal cells in the breast TME, rewiring of the many different signaling networks, and bCSC-mediated processes, all contribute to overall drug resistance in breast cancer. However, strategically targeting bCSCs to reverse chemoresistance and increase drug sensitivity is an underexplored stream in breast cancer research. The recent identification of dysregulated miRNAs/ncRNAs/mRNAs signatures in bCSCs and their crosstalk with many cellular signaling pathways has uncovered promising molecular leads to be used as potential therapeutic targets in drug-resistant situations. Moreover, therapies that can induce alternate forms of regulated cell death including ferroptosis, pyroptosis, and immunotherapy; drugs targeting bCSC metabolism; and nanoparticle therapy are the upcoming approaches to target the bCSCs overcome drug resistance. Thus, individualizing treatment strategies will eliminate the minimal residual disease, resulting in better pathological and complete response in drug-resistant scenarios. This review summarizes basic understanding of breast cancer subtypes, concept of bCSCs, molecular basis of drug resistance, dysregulated miRNAs/ncRNAs patterns in bCSCs, and future perspective of developing anticancer therapeutics to address breast cancer drug resistance.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».