Terminal differentiation and anti-tumorigenic effects of prolactin in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is a major disease affecting women worldwide. A woman has 1 in 8 lifetime risk of developing breast cancer, and morbidity and mortality due to this disease are expected to continue to rise globally. Breast cancer remains a challenging disease due to its heterogeneity, propensity for recurrence and metastasis to distant vital organs including bones, lungs, liver and brain ultimately leading to patient death. Despite the development of various therapeutic strategies to treat breast cancer, still there are no effective treatments once metastasis has occurred. Loss of differentiation and increased cellular plasticity and stemness are being recognized molecularly and clinically as major derivers of heterogeneity, tumor evolution, relapse, metastasis, and therapeutic failure. In solid tumors, breast cancer is one of the leading cancer types in which tumor differentiation state has long been known to influence cancer behavior. Reprograming and/or restoring differentiation of cancer cells has been proposed to provide a viable approach to reverse the cancer through differentiation and terminal maturation. The hormone prolactin (PRL) is known to play a critical role in mammary gland lobuloalveolar development/remodeling and the terminal differentiation of the mammary epithelial cells promoting milk proteins gene expression and lactation. Here, we will highlight recent discoveries supporting an anti-tumorigenic role for PRL in breast cancer as a "pro/forward-differentiation" pathway restricting plasticity, stemness and tumorigenesis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».