Exploring the prognostic significance of arm-level copy number alterations in triple-negative breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Somatic copy number alterations (SCNAs) are prevalent in cancer and play a significant role in both tumorigenesis and therapeutic resistance. While focal SCNAs have been extensively studied, the impact of larger arm-level SCNAs remains poorly understood. Here, we investigated the association between arm-level SCNAs and overall survival in triple-negative breast cancer (TNBC), an aggressive subtype of breast cancer lacking targeted therapies. We identified frequent arm-level SCNAs, including 21q gain and 7p gain, which correlated with poor overall survival in TNBC patients. Further, we identified the expression of specific genes within these SCNAs associated with survival. Notably, we found that the expression of RIPK4, a gene located on 21q, exhibited a strong correlation with poor overall survival. In functional assays, we demonstrated that targeting Ripk4 in a murine lung metastatic TNBC model significantly reduced tumor burden, improved survival, and increased CD4+ and CD8+ T cell infiltration. RIPK4 enhanced the survival of triple-negative breast cancer cells at secondary sites, thereby facilitating the formation of metastatic lesions. Our findings highlight the significance of arm-level SCNAs in breast cancer progression and identify RIPK4 as a putative driver of TNBC metastasis and immunosuppression.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».