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Enregistrement W4380450183 · doi:10.1158/2326-6066.cir-22-0140

HER2Δ16 Engages ENPP1 to Promote an Immune-Cold Microenvironment in Breast Cancer

2023· article· en· W4380450183 sur OpenAlexafffund
Sherif Samer Attalla, Jonathan Boucher, Hailey Proud, Tarek Taifour, Dongmei Zuo, Virginie Sanguin‐Gendreau, Chen Ling, Gabriella Johnson, Vincent Li, Robin B. Luo, Hellen Kuasne, Vasilios Papavasiliou, Logan A. Walsh, Márk Barok, Heikki Joensuu, Morag Park, Philippe P. Roux, William J. Muller

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensInstitute for Research in Immunology and CancerMcGill UniversityUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTumor microenvironmentImmune systemCancer researchBreast cancerBiologyCarcinogenesisImmunotherapyCancerTumor progressionTumor initiationGene knockdownImmunologyCell culture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tumor-immune microenvironment (TIME) is a critical determinant of therapeutic response. However, the mechanisms regulating its modulation are not fully understood. HER2Δ16, an oncogenic splice variant of the HER2, has been implicated in breast cancer and other tumor types as a driver of tumorigenesis and metastasis. Nevertheless, the underlying mechanisms of HER2Δ16-mediated oncogenicity remain poorly understood. Here, we show that HER2∆16 expression is not exclusive to the clinically HER2+ subtype and associates with a poor clinical outcome in breast cancer. To understand how HER2 variants modulated the tumor microenvironment, we generated transgenic mouse models expressing either proto-oncogenic HER2 or HER2Δ16 in the mammary epithelium. We found that HER2∆16 tumors were immune cold, characterized by low immune infiltrate and an altered cytokine profile. Using an epithelial cell surface proteomic approach, we identified ectonucleotide pyrophosphatase/phosphodiesterase 1 (ENPP1) as a functional regulator of the immune cold microenvironment. We generated a knock-in model of HER2Δ16 under the endogenous promoter to understand the role of Enpp1 in aggressive HER2+ breast cancer. Knockdown of Enpp1 in HER2Δ16-derived tumor cells resulted in decreased tumor growth, which correlated with increased T-cell infiltration. These findings suggest that HER2Δ16-dependent Enpp1 activation associates with aggressive HER2+ breast cancer through its immune modulatory function. Our study provides a better understanding of the mechanisms underlying HER2Δ16-mediated oncogenicity and highlights ENPP1 as a potential therapeutic target in aggressive HER2+ breast cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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