Stage-specific tumor microenvironment dynamics and cancer-associated fibroblast profiling in MBL-6 mouse models of breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer remains the most prevalent malignancy among women, necessitating the development of novel therapeutic strategies. Experimental animal models that closely mimic human breast cancer are crucial for advancing these therapies. This study utilized the criteria of the tumour, node, metastasis (TNM) staging system and variations in metabolic rates to develop models representing stages II and IV of human breast cancer, using the MBL-6 mouse breast cancer cell line. We assessed tumor growth curves in vivo and investigated distant metastasis to organs such as the liver, lungs, lymph nodes, and spleen. Carcinoma-associated fibroblasts (CAFs) were isolated, and their proliferation rates, inflammatory enzyme expression, and matrix metalloproteinase levels were compared between stages II and IV. By analyzing tumor kinetics and metabolic differences, we were able to predict tumor size and progression at each stage. Our results revealed that CAFs isolated from both stages exhibited similar phenotypic characteristics. However, CAFs from stage II tumors showed higher expression of indoleamine 2,3-dioxygenase 1 (IDO1), while those from stage IV tumors had higher levels of inducible nitric oxide synthase (iNOS). These distinct expression patterns suggest unique microenvironmental features at different stages of tumor progression. Further investigation of the cancer microenvironment may provide valuable insights for selecting targeted therapies and improving disease management.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».