Increased expression of the immunoproteasome subunits PSMB8 and PSMB9 by cancer cells correlate with better outcomes for triple-negative breast cancers
Notice bibliographique
Résumé
Proteasome dependency is a feature of many cancers that can be targeted by proteasome inhibitors. For some cancer types, notably breast cancer and triple-negative breast cancer (TNBC), high mRNA expression of a modified form of the proteasome, called the immunoproteasome (ImP), correlates with better outcomes and higher expression of one ImP subunit was associated with slower tumor growth in a small patient cohort. While these findings are in line with an anti-tumoral role of the ImP in breast cancer, studies investigating ImP expression at the protein level in large patient cohorts are lacking. Furthermore, while ImPs can be found in both immune and non-immune cells, the cellular source is often ignored in correlative studies. In order to determine the impact of ImP expression on breast cancer outcomes, we assessed the protein expression and cellular source of the ImP subunits PSMB8 and PSMB9 in a cohort of 2070 patients. Our data show a clear correlation between high ImP expression and better outcomes, most notably for TNBC patients and when tumor cells rather than stromal or immune cells express PSMB8 or PSMB9. Our results therefore suggest that ImP expression by tumor cells could be used as prognostic markers of TNBC 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».