FLT1 activation in cancer cells promotes PARP-inhibitor resistance in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acquired resistance to PARP inhibitors (PARPi) remains a treatment challenge for BRCA 1/2-mutant breast cancer that drastically shortens patient survival. Although several resistance mechanisms have been identified, none have been successfully targeted in the clinic. Using new PARPi-resistance models of Brca1 - and Bard1 -mutant breast cancer generated in-vivo, we identified FLT1 (VEGFR1) as a driver of resistance. Unlike the known role of VEGF signaling in angiogenesis, we demonstrate a novel, non-canonical role for FLT1 signaling that protects cancer cells from PARPi in-vivo through a combination of cell-intrinsic and cell-extrinsic pathways. We demonstrate that FLT1 blockade suppresses AKT activation, increases tumor infiltration of CD8 + T cells, and causes dramatic regression of PARPi-resistant breast tumors in a T-cell-dependent manner. Moreover, PARPi-resistant tumor cells can be readily re-sensitized to PARPi by targeting Flt1 either genetically ( Flt1 -suppression) or pharmacologically (axitinib). Importantly, a retrospective series of breast cancer patients treated with PARPi demonstrated shorter progression-free survival in cases with FLT1 activation at pre-treatment. Our study therefore identifies FLT1 as a potential therapeutic target in PARPi-resistant, BRCA1/2 -mutant breast cancer.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».