Erythroid-myeloid transition: a mechanism of tumor-driven immunosuppression in breast cancer 3720
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Breast cancer is the second leading cause of cancer death in females, and triple-negative breast cancer (TNBC), which lacks ER, PR, and HER2, is one of the most aggressive types. Current treatments for metastatic breast cancer remain ineffective, highlighting the need to understand TNBC progression. Hematopoiesis is traditionally viewed as a conserved, hierarchical process in which mature myeloid cells arise from granulocyte-macrophage progenitors. In this study, we identify a novel population of immature red blood cells, termed CD71? erythroid cells (CECs), which in a 4T1 murine model of TNBC transdifferentiate from the erythroid lineage to produce mature myeloid cells with potent immunosuppressive functions. Through single-cell RNA sequencing, we have characterized these cells in comparison to conventional erythroid and myeloid cells and delineated their differentiation trajectory. Our findings suggest that tumor cells modulate erythropoiesis to generate erythroid-myeloid cells, which by secreting Galectin-1 promote the differentiation of regulatory T cells (Tregs), contributing to an immunosuppressive microenvironment. This novel mechanism highlights a tumor-driven strategy to exploit erythropoiesis for immune evasion. In conclusion, this study offers a comprehensive understanding of the complex role of erythroid/myeloid precursors in TNBC and highlight the therapeutic potential of targeting this population to mitigate immunosuppression and enhance anti-tumor immunity. Funding Sources Supported by Canadian Institutes of Health Research and Cancer Research Society Topic Categories Hematopoiesis and Immune System Development (HEM)
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».