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Enregistrement W4416447256 · doi:10.1093/jimmun/vkaf283.1488

Erythroid-myeloid transition: a mechanism of tumor-driven immunosuppression in breast cancer 3720

2025· article· en· W4416447256 sur OpenAlexaffabout
Amirhossein Rahmati, Shokrollah Elahi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythrocyte Function and Pathophysiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésErythropoiesisImmune systemHaematopoiesisImmunosuppressionMyeloidPopulationBreast cancerCancerMechanism (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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)

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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