Development of metastases in mice induced by plasma sample collected during radiotherapy in patient with triple-negative breast cancer: Role of Rab4A
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The relapse rate in early-stage triple-negative breast cancer (TNBC) is significantly higher than in other breast cancer subtypes. This study assessed the relevance to target RAB4A to prevent the development of metastases that occur after treatment. The ability of cancer cells to invade peritumoral tissue is associated with the expression of membrane-type matrix metalloproteinase-1 on their surface, which is regulated by RAB4A. When RAB4A was downregulated using shRNA in the TNBC cells D2A1 and MDA-MB-231, a significant reduction in the proteolytic activity of MT1-MMP and the invasion capacity of these TNBC cells were measured. Plasma samples from an early-stage TNBC patient, who developed metastases six months after treatment, were collected before radiotherapy and after the fourth radiation dose. Compared to the plasma collected before radiotherapy, the plasma collected during the treatment significantly enhanced the invasiveness of the TNBC cells, as assessed with Boyden chambers. The development of lung metastases was also stimulated when the D2A1 cells were preincubated with this plasma before their i.v. injection in female Balb/c mice. Importantly, these adverse effects of plasma collected during radiotherapy were significantly blocked by downregulating RAB4A. These results highlight the relevance of developing RAB4A inhibitors to prevent the development of metastases occurring after treatment in TNBC patients.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».