Phosphorylated Epidermal Growth Factor Receptor on Tumor-Associated Endothelial Cells Is a Primary Target for Therapy with Tyrosine Kinase Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
We determined whether phosphorylated epidermal growth factor receptor (EGFR) expressed on tumor-associated endothelial cells is a primary target for therapy with EGFR tyrosine kinase inhibitors (TKIs). Human colon cancer cells SW620CE2 (parental) that do not express EGFR or human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) but express transforming growth factor alpha (TGF-alpha) were transduced with a lentivirus carrying nontargeting small hairpin RNA (shRNA) or TGF-alpha shRNA. The cell lines were implanted into the cecum of nude mice. Two weeks later, treatment began with saline, 4-[R]-phenethylamino-6-[hydroxyl] phenyl-7H-pyrrolo [2,3-D]-pyrimidine (PKI166), or irinotecan. Endothelial cells in parental and nontargeting shRNA tumors expressed phosphorylated EGFR. Therapy with PKI166 alone or with irinotecan produced apoptosis of these endothelial cells and necrosis of the EGFR-negative tumors. Endothelial cells in tumors that did not express TGF-alpha did not express EGFR, and these tumors were resistant to treatment with PKI166. The response of neoplasms to EGFR antagonists has been correlated with EGFR mutations, HER2 expression, Akt activation, and EGFR gene copy number. Our present data using colon cancer cells that do not express EGFR or HER2 suggest that the expression of TGF-alpha by tumor cells leading to the activation of EGFR in tumor-associated endothelial cells is a major determinant for the susceptibility of neoplasms to therapy by specific EGFR-TKI.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».