Molecular links between obesity and breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
For over 40 years there has been a statistical linkage between obesity and cancer, yet little is known about the molecular mechanisms underlying this long standing deleterious association. Recent work has shown that adipocyte-derived peptides can affect cell cycle entry in mammary epithelial cells. Thus we examined the paracrine role of the adipokines leptin and adiponectin on mammary epithelial cell cycle regulation. G0 synchronized MCF7 cells were treated with leptin and adiponectin, separately and in concert, in time and dose dependent experiments. Immunoblotting demonstrated that p27 protein levels decreased with leptin treatment which suggested cell cycle entry. In contrast adiponectin increased p27 levels suggesting cell cycle arrest. To complement these experiments MCF7 cells were co-cultured with subcutaneous adipocytes isolated from lean rats to mimic in vivo paracrine conditions. Moderate increases in adipocyte concentrations increased p27 levels up to a peak, mimicking the effects of adiponectin. At high adipocyte concentrations p27 levels decreased mirroring the effects of leptin. The relevance of these findings is that obese individuals exhibit high leptin levels and low adiponectin levels suggesting a stoichiometric imbalance may underlie cancer development and progression. This may also provide the basis for the development of novel cancer therapeutic and prevention strategies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».