Interactions between normal and oncogenic cells during breast cancer initiation
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer in females in Canada, accounting for 25% of all cancer cases.Currently, it is clinically challenging to assess the risk of pre-invasive breast lesions and to predict those that will progress to invasive cancer.Therefore, some woman may receive surgery unnecessarily, whereas others may delay needed surgery or treatment.Therefore, a deeper understanding of the molecular mechanisms underlying the initiation of breast cancer will provide a foundation to improve diagnosis, treatment decisions, and identify novel targets for more effective preventative treatment.An emerging concept is that during the initial stage of carcinogenesis, incipient transformed cells interact with the surrounding normal epithelial cells.In some systems, this interaction induces cell competition between these two types of cells, which may result in the elimination of transformed cells by a process named Epithelial Defense Against Cancer (EDAC).To study cell competition during breast cancer initiation, I developed and evaluated two complementary mosaic three-dimensional (3D) organotypic culture systems from primary mouse mammary epithelial cells.Both systems allow for the manipulation of the proportion of normal versus mutant (oncogene-expressing) cells and the desired temporal control of the oncogene expression.For this thesis, I investigated the effect of different proportions of normal cells on tumour progression.I demonstrated that normal cells delay tumour progression when present in an equal or greater proportion to mutant cells by maintaining the normal tissue architecture.Mechanistically, my work indicated that normal cells exhibited their effect by influencing mutant cells to undergo symmetric divisions that maintain tissue organization.By understanding how normal cells interact with mutant neighbours and influence tumour
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».