An <i>in utero</i> exposure to the synthetic estrogen diethylstilbestrol affects the fat pad composition in post-natal mammary glands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In utero exposure to the synthetic estrogen diethylstilbestrol (DES) has been linked to developmental abnormalities and elevated breast cancer risk in adulthood in human and rodent models. While the impact of DES on the mammary epithelium has been thoroughly investigated, its effect on the other cell types of the mammary gland remains understudied. Here, given that the mammary gland development is strongly associated with its microenvironment, we aimed to investigate how in utero DES exposure alters the mammary gland’s stromal and immune function across key developmental stages. To achieve this aim, timed-pregnant rats were gavaged daily with DES or vehicle from gestation days 16-21, and female offspring mammary glands were analyzed at pre-puberty (postnatal day 21 (PDN21)), puberty (PND46), and adulthood (PND90). We assessed morphological and extracellular matrix changes, performed transcriptomic cell-type enrichment analysis, measured cytokine expression, and quantified immune cell populations. DES-exposed mammary glands exhibited pronounced stromal remodeling, including increased collagen deposition and orientation by adulthood. Gene expression profiling indicated DES-induced stage-specific immune alterations: immune cell signatures were enriched at PND21 and PND90 but diminished at PND46. Correspondingly, DES increased macrophage populations at PND21 while reducing T-lymphocyte numbers at PND46 and PND90. DES exposure also dysregulated inflammatory cytokine/chemokine expression in adult glands, suggesting a persistent inflammatory environment. In conclusion, in utero exposure to an estrogenic compound can reprogram mammary development, inducing long-term changes in the extracellular matrix and immune landscape. These disruptions to stromal-immune homeostasis may impair normal mammary morphogenesis and increase susceptibility to breast pathologies later in life.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».