Elucidating the roles of the mammary and gut microbiomes in breast cancer development
Notice bibliographique
Résumé
The mammary microbiome is a newly characterized bacterial niche that might offer biological insight into the development of breast cancer. Together with in-depth analysis of the gut microbiome in breast cancer, current evidence using next-generation sequencing and metabolic profiling suggests compositional and functional shifts in microbial consortia are associated with breast cancer. In this review, we discuss the fundamental studies that have progressed this important area of research, focusing on the roles of both the mammary tissue microbiome and the gut microbiome. From the literature, we identified the following major conclusions, (I) There are unique breast and gut microbial signatures (both compositional and functional) that are associated with breast cancer, (II) breast and gut microbiome compositional and breast functional dysbiosis represent potential early events of breast tumor development, (III) specific breast and gut microbes confer host immune responses that can combat breast tumor development and progression, and (IV) chemotherapies alter the microbiome and thus maintenance of a eubiotic microbiome may be key in breast cancer treatment. As the field expectantly advances, it is necessary for the role of the microbiome to continue to be elucidated using multi-omic approaches and translational animal models in order to improve predictive, preventive, and therapeutic strategies for breast cancer.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».