Auto-induction and growth stimulatory effect of betacellulin in human pancreatic cancer cells.
Notice bibliographique
Résumé
Betacellulin (BTC) was identified in mouse pancreatic beta cell tumors as a member of the epidermal growth factor (EGF) family, and was found to bind and activate the EGF receptor. BTC is also expressed in some human malignancies and may have an important role in tumor growth progression. We examined whether BTC and EGF have a growth stimulatory effect on human pancreatic cancer cell lines both in vitro and in vivo. We also investigated the BTC expression and autonomous induction of BTC in pancreatic cancer cells. in vitro, both BTC and EGF had almost the same proliferative effect on Panc-1, MIA PaCa-2 and AsPC-1. in vivo, in a Panc-1 inoculated athymic mice model, BTC-treated tumors grew approximately five times larger than in control. Immunocytochemistry showed that BTC expression occurred in three pancreatic cancer cell lines, with MIA PaCa-2 showing the strongest intensity. Semi-quantitative RT-PCR of MIA Paca-2 showed that mRNA levels of BTC gradually increased after treatment with 1 nM BTC. Immunocytochemistry also demonstrated that the intensity of BTC-like immunoreactivity was increased when treated with 1 nM BTC but was reduced after treatment with 100 nM of AG1478, an EGF receptor tyrosine kinase inhibitor. BTC has thus a significant growth stimulatory effect on pancreatic cancer cells and might function as an autocrine and paracrine growth factor. BTC expression in pancreatic cancer cells is, at least in part, controlled by an auto-induction mechanism.
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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) | 0,001 | 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 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 ».