Anti-progestin therapy targets hallmarks of breast cancer risk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Breast cancer is the leading cause of cancer-related death in women worldwide 1 . Here, in the Breast Cancer-Anti-Progestin Prevention Study 1 (BC-APPS1; NCT02408770 ), we assessed whether progesterone receptor antagonism with ulipristal acetate for 12 weeks reduces surrogate markers of breast cancer risk in 24 premenopausal women. We used multilayered OMICs and live-cell approaches as readouts for molecular features alongside clinical imaging and tissue micromechanics correlates. Ulipristal acetate reduced epithelial proliferation (Ki67) and the proportion, proliferation and colony formation capacity of luminal progenitor cells, the putative cell of origin of aggressive breast cancers 2 . MRI scans showed reduction in fibroglandular volume with treatment, whereas single-cell RNA sequencing, proteomics, histology and atomic force microscopy identified extracellular matrix remodelling with reduced collagen organization and tissue stiffness. Collagen VI was the most significantly downregulated protein after ulipristal acetate treatment, and we uncovered an unanticipated spatial association between collagen VI and SOX9 high luminal progenitor cell localization, establishing a link between collagen organization and luminal progenitor activity. Culture of primary human breast epithelial cells in a stiff environment increased luminal progenitor activity, which was antagonized by anti-progestin therapy, strengthening this mechanistic link. This study offers a template for biologically informed early-phase therapeutic cancer prevention trials and demonstrates the potential for premenopausal breast cancer prevention with progesterone receptor antagonists through stromal remodelling and luminal progenitor suppression.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».