Uncovering the dual role of RHAMM as an HA receptor and a regulator of CD44 expression in RHAMM-expressing mesenchymal progenitor cells
Notice bibliographique
Résumé
The interaction of hyaluronan (HA) with mesenchymal progenitor cells impacts trafficking and fate after tissue colonization during wound repair and these events contribute to diseases such as cancer. How this interaction occurs is poorly understood. Using 10T½ cells as a mesenchymal progenitor model and fluorescent (F-HA) or gold-labeled HA (G-HA) polymers, we studied the role of two HA receptors, RHAMM and CD44, in HA binding and uptake in non-adherent and adherent mesenchymal progenitor (10T½) cells to mimic aspects of cell trafficking and tissue colonization. We show that fluorescent labeled HA (F-HA) binding/uptake was high in non-adherent cells but dropped over time as cells became increasingly adherent. Non-adherent cells displayed both CD44 and RHAMM but only function-blocking anti-RHAMM and not anti-CD44 antibodies significantly reduced F-HA binding/uptake. Adherent cells, which also expressed CD44 and RHAMM, primarily utilized CD44 to bind to F-HA since anti-CD44 but not anti-RHAMM antibodies blocked F-HA uptake. RHAMM overexpression in adherent 10T½ cells led to increased F-HA uptake but this increased binding remained CD44 dependent. Further studies showed that RHAMM-transfection increased CD44 mRNA and protein expression while blocking RHAMM function reduced expression. Collectively, these results suggest that cellular microenvironments in which these receptors function as HA binding proteins differ significantly, and that RHAMM plays at least two roles in F-HA binding by acting as an HA receptor in non-attached cells and by regulating CD44 expression and display in attached cells. Our findings demonstrate adhesion-dependent mechanisms governing HA binding/ uptake that may impact development of new mesenchymal cell-based therapies.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».