The role of atypical protein kinase C iota in cancer invasion
Notice bibliographique
Résumé
Le cancer du sein est le cancer le plus fréquemment diagnostiqué et la deuxième cause de décès du cancer chez les femmes canadiennes. La caractéristique la plus morbide et mortelle de la maladie est la formation des métastases. La progression du cancer du sein est une conséquence de la perturbation de l'organisation cellulaire normale, de la polarité et de l'adhérence cellule à cellule, ce qui permet aux cellules d'être plus mobiles et invasives. La protéine kinase C atypique iota (aPKCἰ) agit comme un oncogène et se trouve en taux élevé dans l'adénocarcinome du poumon, la leucémie myéloïde chronique, les lignées cellulaires de cancer bronchique non à petites cellules, et les cancers de l'ovaire, du pancréas, du côlon et du sein. Également, plusieurs études ont démontré que aPKCι joue un rôle important dans la promotion de l'invasion des cellules tumorales et la formation subséquente des métastases dans un certain nombre de cancers humains. En outre, il a été suggéré que aPKCι est impliqué dans la dégradation de la matrice extra-cellulaire dans le contexte de cancer du sein. Cependant, il reste à élucider le mécanisme exact par lequel aPKCι favorise l'invasion des cellules cancéreuses. L'objectif de cette thèse est d'établir le rôle de aPKCι dans le cancer du sein en termes d'invasion de cellules tumorales et de leur métastase. Pour ce faire, j'ai choisi un essai 3D en collagène in vitro pour étudier l'effet de la surexpression aPKCι sur l'invasion des cellules du cancer du sein, leur morphologie, et la formation de protrusions cellulaires. J'ai également étudié les mécanismes moléculaires potentiels de la participation de aPKCι dans l'invasion de ces mêmes cellules. Le travail dans cette thèse démontre que les cellules surexprimant aPKCι sont capable d'envahir des distances plus grandes dans la matrice de collagène entourante et possèdent une vitesse moyenne plus élevée que celle de la lignée de contrôle. En outre, ces cellules ont modifié leur morphologie, qui est maintenant caractérisée par la formation de plusieurs protrusions. De plus, le nombre de protrusions cellulaires est en corrélation avec la vitesse de l'invasion cellulaire. Enfin, une étude de la voie moléculaire qui sous-tend le rôle de la aPKCἰ dans l'invasion des cellules du cancer du sein a été lancée.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».