Interaction of breast cancer cells with osteoclasts
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is a major health problem. Metastatic disease is generally incurable. In the majority of patients, the skeleton bears the major metastatic burden. Bony lesions of metastatic breast cancer are usually osteolytic. Osteolytic metastases are formed by the pathological activation of osteoclasts. Anti-osteoclastic drugs are standard of care for patients suffering from breast cancer metastases. We conducted this project to decipher the signalling mechanisms responsible for osteoclasts activation in response to exposure to mediators released from mammary carcinoma cells. We evaluated the apoptotic profiles of osteoclasts in vitro in the presence of soluble factors derived from mammary carcinoma cells cultures. We observed a significant inhibition of osteoclasts apoptosis secondary to exposure to breast cancer cells-derived factors. This effect was not reversed with bisphosphonates. The pro-apoptotic protein BIM in osteoclasts was a target of modulation by breast cancer cells-derived factors. We proceeded to characterize the osteoclasts intracellular signalling pathways modulated by mammary carcinoma cells-derived factors. We identified phospholipase C γ (PLC γ) and the mammalian target of rapamycin (mTOR) as mechanistic meditors of the anti-apoptotic effect of cancer cells on osteoclasts. We tested the therapeutic benefit of rapamycin administration in a mouse model of experimental bone metastases of mammary carcinoma. In this model, rapamycin therapy inhibited metastasis-associated osteolysis, prolonged animal survival and reversed some tumour-induced immune changes in the host. Taken together, these studies provide new insights into the pathophysiology of breast cancer metastasis to bone, and demonstrate that targeting osteoclast signalling mediators, such as mTOR provides therapeutic benefits in experimental bone metastasis model.
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 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 ».