Claudin-2 is a functional mediator and therapeutic target in breast and colorectal cancer liver metastasis
Bibliographic record
Abstract
Le cancer reste la principale cause de mortalité chez les Canadiens et 90% de ces morts sont dues aux cancers métastatiques. En plus du cerveau, des os et des poumons, le foie est un site de métastase commun associé à un mauvais pronostic. Le cancer du sein (BCa) et le cancer colorectal (CRC) métastasent fréquemment au foie et font partie du top 5 des cancers les plus mortels. Les claudines sont des protéines faisant partie des jonctions serrées qui normalement participent aux interactions homo- et hétéromériques entre les cellules épithéliales ou endothéliales adjacentes. Nous avons précédemment démontré que les niveaux de claudine-2 sont enrichis dans les lésions métastatiques du foie chez les patientes atteintes du cancer du sein et confèrent des propriétés métastatiques aux cellules du cancer du sein. Afin de mieux comprendre le rôle de claudine-2 et de ses partenaires, nous avons utilisé des lignées cellulaires de CRC et de BCa triple négatif (ER-, PR-, HER2-). Nous avons déterminé les capacités d'invasion et de migration in vitro. Nous avons aussi performé des injections spléniques et dans les glandes mammaires afin de déterminer les propriétés tumorigènes et métastatiques de nos cellules génétiquement modifiées. Nos données indiquent que le domaine de liaison PDZ de claudine-2 est important pour ses fonctions pro-métastatiques. Des analyses d'immunoprécipitation et de spectrométrie de masse ont permis d'identifier afadin comme un partenaire d'interaction potentiel de claudine-2 qui, lorsque génétiquement retiré des cellules de BCa et de CRC, diminue le potentiel métastatique. Somme toute, nos données montrent que claudine-2 est un médiateur intrinsèque et fonctionnel ayant une valeur clinique qui interagit avec d'autres protéines de jonctions afin d'influencer le développement des métastases.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".