Transforming Growth Factor β Induces Clustering of HER2 and Integrins by Activating Src-Focal Adhesion Kinase and Receptor Association to the Cytoskeleton
Notice bibliographique
Résumé
It has been proposed that cross talk between integrin and growth factor receptor signaling such as ErbB2 (HER2) is required for activation of downstream effectors and ErbB2-mediated mammary tumorigenesis. Here we show that transforming growth factor beta (TGF-beta) induced focal adhesion kinase (FAK)-dependent clustering of HER2 and integrins alpha(6), beta(1), and beta(4) in HER2-overexpressing mammary epithelial cells without altering the total and surface levels of HER2 receptors. This effect was mediated by ligand-induced epidermal growth factor receptor (EGFR) activation and the subsequent phosphorylation of Src and FAK. We have previously reported that TGF-beta up-regulates EGFR ligand shedding through a mechanism involving the phosphorylation of tumor necrosis factor-alpha-converting enzyme (TACE/ADAM17). Knockdown of TACE, FAK, or integrin alpha(6) by siRNA or inhibition of EGFR or Src by specific inhibitors abrogated TGF-beta-induced receptor clustering and signaling to phosphatidylinositol 3-kinase-Akt. Finally, inhibition of Src-FAK reversed TGF-beta-induced resistance to the therapeutic HER2 inhibitor trastuzumab in HER2-overexpressing breast cancer cells. Taken together, these data suggest that, by activating Src-FAK, TGF-beta integrates ErbB receptor and integrin signaling to induce cell migration and survival during breast cancer progression.
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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 ».