Fueling the Tumor Microenvironment with Cancer-Associated Adipocytes
Notice bibliographique
Résumé
Despite their abundance throughout the body, adipocytes are often ignored for their contributions within the tumor microenvironment (TME). However, their role in fueling cancer is becoming increasingly apparent as interest in the TME has seen remarkable advances in recent years. A seminal study by Dirat and colleagues highlighted the essential impact of the peritumoral adipose tissue in breast cancer progression and was among the first to demonstrate that tumor cells can reprogram adipocytes within their immediate niche to adopt unique characteristics. These "cancer-associated adipocytes" (CAA) were found to exchange cytokines and lipids with tumor cells, leading to their metabolic rewiring and acquisition of proinflammatory and invasive phenotypes. These important discoveries have represented a breakthrough in understanding the bidirectional metabolic dialog between adipocytes and tumor cells, and have contributed renewed perspectives on the functional contributions of adipocytes within the TME. Moreover, the effects of CAA may be further amplified in the setting of obesity as lipids dramatically accumulate, providing insights into the link between breast cancer and its more advanced clinical state in obese conditions. Thus, the different molecular actors involved in the dialog between tumor cells and CAA represent promising therapeutic targets that may have particular relevance in improving prognosis in obese patients with cancer. See related article by Dirat and colleagues, Cancer Res 2011;71:2455-65.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».