Novel Methods of Targeting IL-1 Signalling for the Treatment of Breast Cancer Bone Metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer bone metastasis is currently incurable. Evidence suggests that inhibiting IL-1 signalling with the IL1R antagonist, Anakinra, or the IL1β antibody, Canakinumab, prevents metastasis and almost eliminates breast cancer growth in the bone. However, these drugs increase primary tumour growth. We, therefore, investigated whether targeting other members of the IL-1 pathway (Caspase-1, IL1β or IRAK1) could reduce bone metastases without increasing tumour growth outside of the bone. Inhibition of IL-1 via MLX01 (IL1β secretion inhibitor), VRT043198/VX765 (Caspase-1 inhibitor), Pacritinib (IRAK1 inhibitor) or Anakinra (IL1R antagonist) on tumour cell viability, migration and invasion were assessed in mouse mammary E0771 and Py8119 cells in vitro and on primary tumour growth, spontaneous metastasis and metastatic outgrowth in vivo. In vitro, Inhibition of IL-1 signalling by MLX01, VRT043198 and Anakinra reduced migration of E0771 and Py8119 cells and reversed tumour-derived IL1β induced-increased invasion and migration towards bone cells. In vivo, VX765 and Anakinra significantly reduced spontaneous metastasis and metastatic outgrowth in the bone, whereas MLX01 reduced primary tumour growth and bone metastasis. Pacritinib had no effect on metastasis in vitro or in vivo. Targeting IL-1 signalling with small molecule inhibitors may provide a new therapeutic strategy for breast cancer bone metastasis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».