IL-17 Enhances the Net Angiogenic Activity and In Vivo Growth of Human Non-Small Cell Lung Cancer in SCID Mice through Promoting CXCR-2-Dependent Angiogenesis
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we examined the biological action of IL-17 on human non-small cell lung cancer (NSCLC). Although IL-17 had no direct effect on the in vitro growth rate of NSCLC, IL-17 selectively augmented the secretion of an array of angiogenic CXC chemokines, including CXCL1, CXCL5, CXCL6, and CXCL8 but not angiostatic chemokines, by three different NSCLC lines. Endothelial cell chemotactic activity (as a measure of net angiogenic potential) was increased in response to conditioned medium from NSCLC stimulated with IL-17 compared with those from unstimulated NSCLC. Enhanced chemotactic activity was suppressed by neutralizing mAb(s) to CXCL1, CXCL5, and CXCL8 or to CXCR-2 but not to vascular endothelial growth factor-A. Transfection with IL-17 into NSCLC had no effect on the in vitro growth, whereas IL-17 transfectants grew more rapidly compared with controls when transplanted in SCID mice. This IL-17-elicited enhancement of NSCLC growth was associated with increased tumor vascularity. Moreover, treatment with anti-mouse CXCR-2-neutralizing Ab significantly attenuated the growth of both neomycin phosphotransferase gene-transfected and IL-17-transfected NSCLC tumors in SCID mice. A potential role for IL-17 in modulation of the human NSCLC phenotype was supported by the findings that, in primary NSCLC tissues, IL-17 expression was frequently detected in accumulating and infiltrating inflammatory cells and that high levels of IL-17 expression were associated with increased tumor vascularity. These results demonstrate that IL-17 increases the net angiogenic activity and in vivo growth of NSCLC via promoting CXCR-2-dependent angiogenesis and suggest that targeting CXCR-2 signaling may be a novel promising strategy to treat patients with NSCLC.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».