MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4411107136 · doi:10.3389/fimmu.2025.1573365

Elevated Siglec-7 expression correlates with adverse clinicopathological, immunological, and therapeutic response signatures in breast cancer patients

2025· article· en· W4411107136 sur OpenAlexaboutno aff
Hamza Benthami, Basma Zohair, Ibtissam Rezouki, Oumayma Naji, Kenza Miyara, Simohamed Ennachit, Mohamed Elkarroumi, H. Aschawa, Abdallah Badou

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSIGLECMedicineBreast cancerAdverse effectCancerImmunologyComplete responseCancer researchOncologyImmune systemInternal medicineChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Breast cancer is a highly heterogeneous malignancy, characterized by an intricate, hypersialylated tumor microenvironment that actively inhibits immune functions. Although immune checkpoint inhibitors have marked clinical advantages in various tumor types, their efficacy in Triple-Negative Breast Cancer (TNBC) and Human Epidermal Growth Factor Receptor 2 positive (HER2+) patients remains limited. Siglec-7 has emerged as a novel and promising candidate for advancing cancer immunotherapy. Methods: Herein, we explored the potential role of Siglec-7, a key inhibitory glycoimmune checkpoint, in human breast tumor microenvironment in a cohort of 45 Moroccan patients. Subsequently, data were corroborated using large-scale data from independent cohorts of American and British-Canadian patients, the TCGA and METABRIC. Results: We report that Siglec-7 transcripts were significantly upregulated in breast tumor tissues compared to matched adjacent non-invaded tissues. Furthermore, higher Siglec-7 expression correlated with poor clinicopathological features, including negative Estrogen Receptor (ER) and Progesterone Receptor (PR) status, advanced tumor grades, and unfavorable patient prognosis. Siglec-7 overexpression was linked to gene expression patterns, known to promote breast tumor progression through pathways involved in proliferation, invasion, and immune escape. Notably, high Siglec-7 expression was associated with increased infiltration of immunosuppressive cells and T-cells with an exhausted phenotype. Interestingly, a positive correlation between siglec-7 and A2AR, another emerging and potent inhibitory checkpoint, was revealed, along with the co-upregulation of other inhibitory immune checkpoint genes; and this was associated with signatures of impaired immune effector functions. Finally, our data also pinpointed an interesting role of high Siglec-7 expression in predicting resistance to conventional therapies, including chemotherapy, endocrine treatments, and immunotherapy. Discussion: These findings strongly suggest a central role for Siglec-7 as a promising therapeutic target and prognostic biomarker for human breast cancer, warranting further investigation into its clinical potential.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Immunology→Même sujetGlycosylation and Glycoproteins Research→Travaux en français237 207→