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Enregistrement W4223609646 · doi:10.1038/s41467-022-29335-z

Modification of BRCA1-associated breast cancer risk by HMMR overexpression

2022· article· en· W4223609646 sur OpenAlexafffund
Francesca Mateo, Zhengcheng He, Lin Mei, Gorka Ruíz de Garibay, Carmen Herranz, Nadia García, Amanda Lorentzian, Alexandra Baiges, Eline Blommaert, Antonio Gómez, Oriol Mirallas, Anna Garrido‐Utrilla, Luís Palomero, Roderic Espín, Ana I. Extremera, María Teresa Soler-Monsó, Anna Petit, Rong Li, Joan Brunet, Ke Chen, Susanna Tan, Connie J. Eaves, Curtis W. McCloskey, Razqallah Hakem, Rama Khokha, Philipp F. Lange, Conxi Lázaro, Christopher A. Maxwell, Miguel Ángel Pujana

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalBC Cancer AgencyPrincess Margaret Cancer CentreBC Children's HospitalUniversity Health NetworkUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity of British ColumbiaEuropean Regional Development FundInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health ResearchDepartament de Salut, Generalitat de CatalunyaUniversitat de BarcelonaMinisterio de Economía y CompetitividadDepartament d'Innovació, Universitats i Empresa, Generalitat de CatalunyaGeneralitat de CatalunyaCentro de Investigación Biomédica en Red de CáncerCentres de Recerca de CatalunyaBC Children's Hospital
Mots-clésBreast cancerCarcinogenesisCancer researchBiologyGenome instabilityCancerDNA damageGeneticsDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer risk for carriers of BRCA1 pathological variants is modified by genetic factors. Genetic variation in HMMR may contribute to this effect. However, the impact of risk modifiers on cancer biology remains undetermined and the biological basis of increased risk is poorly understood. Here, we depict an interplay of molecular, cellular, and tissue microenvironment alterations that increase BRCA1-associated breast cancer risk. Analysis of genome-wide association results suggests that diverse biological processes, including links to BRCA1-HMMR profiles, influence risk. HMMR overexpression in mouse mammary epithelium increases Brca1-mutant tumorigenesis by modulating the cancer cell phenotype and tumor microenvironment. Elevated HMMR activates AURKA and reduces ARPC2 localization in the mitotic cell cortex, which is correlated with micronucleation and activation of cGAS-STING and non-canonical NF-κB signaling. The initial tumorigenic events are genomic instability, epithelial-to-mesenchymal transition, and tissue infiltration of tumor-associated macrophages. The findings reveal a biological foundation for increased risk of BRCA1-associated breast cancer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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