Interaction between the breast tumor microenvironment and gut microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Previously believed to be sterile, the breast microenvironment has been revealed by modern DNA sequencing technologies to harbor a diverse community of microorganisms. The breast tumor microenvironment (TME) has a microbial signature unique to that of other breast pathologies as well as between breast cancer subtypes and stage. Among the plethora of microorganisms identified, Methylobacterium radiotolerans and Sphingomonas yanoikuyae stand out, both elevated in breast cancer tissue and associated with cancer stage. Breast cancer is the most common malignancy affecting women and the second most common cause of cancer-specific death in women worldwide. Gut dysbiosis has recently emerged as a key player, although the exact mechanisms are still unclear. Hypothesized mechanisms include bacterial metabolites inducing genomic instability, imbalances in the local and systemic immune system, the role of gut microbiota in the regulation of estrogen metabolism. Probiotic commensals Akkermansia muciniphila and Bifidobacterium appear to have a protective effect, with evidence of gut wall protection, correlation with less advanced disease and better treatment efficacy and tolerability. This review outlines the relationship between the breast microbiome, the gut microbiome, the ‘estrabolome’, and the immune system in breast cancer. This characterization could make a significant clinical contribution, potentially leading to new methods of primary prevention, better prognostication and prediction, as well as new avenues of treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».