Receptor for Hyaluronan-Mediated Motility (RHAMM) defines an invasive niche associated with tumor progression and predicts poor outcomes in breast cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Breast cancer invasion and metastasis result from a complex interplay between tumor cells and the tumor microenvironment (TME). Key oncogenic changes in the TME include aberrant metabolism and subsequent signaling of hyaluronan (HA). Hyaluronan Mediated Motility Receptor (RHAMM, HMMR ) is a HA receptor that enables tumor cells to sense and respond to the TME during breast cancer progression. Focused gene expression analysis of an internal breast cancer patient cohort demonstrates increased RHAMM expression correlates with aggressive clinicopathological features. We also develop a 27-gene RHAMM-dependent signature (RDS) by intersecting differentially expressed genes in lymph node positive cases with the transcriptome of a RHAMM-dependent model of cell transformation, which we validate in an independent cohort. We demonstrate RDS predicts for poor survival and associates with invasive pathways. Further analyses using CRISPR/Cas9 generated RHAMM -/- breast cancer cells provide direct evidence that RHAMM promotes invasion in vitro and in vivo . Additional immunohistochemistry studies highlight heterogeneous RHAMM expression, and spatial transcriptomics confirms the RDS emanates from RHAMM-high invasive niches. We conclude RHAMM upregulation leads to the formation of ‘invasive niches’, which are enriched in RDS-related pathways that drive invasion and could be targeted to limit invasive progression and improve patient outcomes.
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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) | 0,002 | 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 ».