Impact pharmacologique de la quercétine et interrelations entre la transition épithélio-mésenchymateuse, la sénescence cellulaire et la fibrose induites par le TGFß dans un modèle de cancer du sein triple négatif
Notice bibliographique
Résumé
Le cancer du sein est l’un des cancers le plus commun chez la femme, à travers le monde depuis les années 1980 selon le CIRC. Parmi les différents types de cancer du sein, le triple-négatif est le plus agressif, avec aucun traitement ciblé et un taux de récidive très élevé. À la suite, de plusieurs séances de différents types de thérapie, un environnement pro-inflammatoire se crée et entraine l’apparition de fibrose. Cet environnement est, entre autres, induite par la voie de signalisation du TGFβ. Or, un produit naturel nommé quercétine serait capable d’inhiber l’action du TGFβ. Notre hypothèse est que la quercétine pourrait réduire les effets pro-inflammatoires du TGFβ et du même coup, l’apparition de fibrose dans le cancer du sein triple négatif. Pour ce faire, nous avons utilisé le modèle cellulaire, appelé MDA-MB231 qui provient d’un prélèvement de tissus du sein humains atteints par un adénocarcinome. Nous avons donc induit un environnement pro-inflammatoire dans ces cellules, par l’ajout de TGFβ. Puis, nous avons traités les cellules avec de la quercétine afin d’étudier son effet sur les mécanismes d’action médiés par le TGFβ. Nous avons évalué plusieurs aspects dont la fibrogénèse, la sénescence, la transition épithélio-mésenchymateuse (TEM) et la migration cellulaire. Nous avons constaté que la migration cellulaire des MDA-MB231 était dose-dépendante du TGFβ et que la quercétine inhibait de manière significative cette chimiotaxie. Nous avons pu observer que le TGFβ entrainait une augmentation de la phosphorylation de la protéine SMAD, impliquée dans la production de protéines pro-inflammatoires, essentielles pour la formation de fibrose. Il augmentait également l’expression de plusieurs gènes, soient SNAIL, Fibronectine (FN) et EGFR, impliqués dans la sénescence cellulaire, la fibrose et la TEM. Donc, le TGFβ jouerait un rôle dans l’activation des protéines SMAD, ainsi que dans la transcription de gènes clés tels SNAIL, FN et EGFR, tous impliqués dans la fibrogénèse, la sénescence, la progression, l’invasion et la métastase. Par ailleurs, nous avons pu aussi observer que la quercétine inhibait l’expression de ces mêmes protéines. D’une part, ces résultats suggèrent que la quercétine est capable d’inhiber les effets du TGFβ, via plusieurs voies de signalisation. D’autre part, ces résultats documentent pour la première fois, des effets anti- inflammatoire et anti-fibrotique de la quercétine dans un modèle de cancer du sein. Donc, une alimentation plus riche en quercétine pourrait avoir des effets hautement bénéfiques lors d’une prévention anti-cancéreuse.
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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) | 0,002 | 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 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 ».