Exosomes and microvesicles derived from activated platelets increase the metastatic potential of lung cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
1764 It has been recognized that platelets exacerbate tumor progression and metastasis but the possible role of circular fragments shed from the surface membranes of activated platelets (microvesicles) and of exosomes that are secreted as smaller fragments during degranulation of platelet α-granules has not been sufficiently investigated. As the level of platelet-derived microvesicles (PMV) increases in the peripheral blood of cancer patients during inflammation, thrombosis or platelet activation by tumor cells, we hypothesized that PMV could contribute to tumor progression/metastasis. We used five human lung cancer cell lines (CRL 2066, CRL 2062, A549, HTB 183, HTB 177), together with the murine Lewis Lung Carcinoma (LLC) cell line as an in vivo model of metastasis, and found that PMV not only transferred platelet-derived receptors to the surface of lung cancer cells but also stimulated them directly, modulating various aspects of their biology. These included stimulation of cell proliferation, chemotaxis, chemoinvasion across Matrigel and adhesion to fibrinogen and human endothelial cells, activation of phosphorylation of MAPK p42/44 and serine/threonine kinase AKT, as well as upregulation of mRNA expression for cyclin D2. Further, PMV upregulated secretion and expression of angiogenic factors such as VEGF, IL-8, HGF and matrix metalloproteinases (MMP-9 and MT1-MMP) in lung cancer A549 cells. Moreover, syngeneic animals injected with LLC cells covered with murine PMV had enhanced metastasis compared to animals injected with non-covered LLC cells. Based on these observations we conclude that PMV and exosomes take part in intercellular crosstalk and play a prominent role in modulating the metastatic potential of lung cancer cells. We have already obtained evidence that PMV operate similarly in other types of tumors including breast cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,000 |
| 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.
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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 ».