Abstract PO1-24-06: Prolactin Hormone-Induced Mammary Differentiation and Anti-tumorigenic Role in Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The premise of differentiation therapy in cancer is a strategy that aims at engaging-forward differentiation and cellular reprograming restricting the proliferative, tumor repopulation, stemness, EMT and metastatic capacities of tumor cells leading to the cessation of the aggressive tumor phenotype and offering the cancer patients improved survival for decades. Therefore, deciphering molecular mechanisms deriving differentiation in normal mammary and breast cancer cells may allow the discovery of innovative differentiation-based biomarkers and therapeutics in breast cancer. Lactation is an intricate process that results in the ability of the breast cells to produce a complex nutritious biological fluid to nurse the new-born. While the beneficial effects of breastfeeding to the infant is irrefutable, its effects on maternal health are less investigated especially in relation to breast cancer that still affects 1 in 8 women in high income countries and 1 in 20 globally. Importantly, epidemiological studies have linked breastfeeding to reduced risk of breast cancer by promoting terminal differentiation of the breast epithelial cells. While breastfeeding process is regulated by multiple hormones, growth factors, and transcriptional regulators, the lactation hormone prolactin (PRL) is known to be directly implicated in the hormonal control of breastfeeding. Extensive research including our own work has shown that PRL/PRL receptor (PRLR) pathway derives mammary gland development and importantly mammary epithelial cell terminal differentiation allowing successful lactation. In contrast the role of PRL in breast cancer is still to be fully defined. Importantly, we have accumulated compelling evidence using in-silico publicly available patient data sets and molecular data implicating this pathway as a clinically relevant pro-differentiation pathway driving differentiation and cellular reprograming suppressing stemness, EMT, metastasis and tumorigenesis in breast cancer. To better characterize PRL signaling mediating its pro-differentiation effects, we used large-scale unbiased proteomics analysis of PRLR/interacting proteins in breast cancer cells. Our analyses revealed several novel PRLR-interactors. We have further confirmed these interactions through co-immunoprecipitations/western blotting analyses in breast cancer cells representative the different breast cancer subtypes. We also examined their functional contributions to mammary differentiation and tumorigenesis using in vitro and in vivo assays. Moreover, we defined their potential clinical relevance using bioinformatics in silico databases of breast cancer. Together our study delineates novel PRL/PRLR-downstream signaling mediators important for mammary differentiation and tumorigenesis and may thus be useful as biomarkers and/or therapeutic targets in breast cancer. Citation Format: Dana Hamam, Suhad Ali. Prolactin Hormone-Induced Mammary Differentiation and Anti-tumorigenic Role in Breast Cancer [abstract]. In: Proceedings of the 2023 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2023 Dec 5-9; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(9 Suppl):Abstract nr PO1-24-06.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».