The Significance of Thyroid Hormone Receptors in Breast Cancer: A Hypothesis-Generating Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast cancer (BC) is frequently diagnosed among Canadian women. While targeted therapies are available for most BC patients; treatment resistance is common and novel therapeutic targets are of interest. Thyroid hormones (TH) bound to thyroid hormone receptors (THR) influence cell proliferation and differentiation; they are also involved in the growth and development of normal breast tissue. Evidence suggests that THRβ is a tumor suppressor in various solid tumors. PURPOSE: This narrative review discusses retrospective studies regarding the clinical relevance of THRβ as a potential prognostic biomarker and therapeutic target in BC. METHODS: We consulted with an information specialist to develop a search strategy to find all literature related to THRα expression as a potential prognostic and therapeutic biomarker in breast cancer. The primary search was developed for Medline and translated to Embase. The searches were conducted on the Ovid platform on 18 August 2023. RESULTS: Across seven retrospective studies identified, several have shown an association between higher THRβ1 expression with a lower risk of BC recurrence and with longer overall survival. CONCLUSIONS: Some evidence suggests that THRβ expression is associated with a lower risk of BC recurrence and death. Validation of THRβ as an independent prognostic biomarker and possible predictive biomarker of response to endocrine therapy and/or chemotherapy is of interest. Given that THRβ is upstream of the AKT/PI3K pathway, its potential as a predictive biomarker of response to AKT inhibitors and/or PI3K inhibitors may also be of value. Finally, the potential re-purposing of THRβ agonists as anti-cancer agents warrants investigation.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».