Proteolysis during Tumor Cell Extravasation In Vitro: Metalloproteinase Involvement across Tumor Cell Types
Notice bibliographique
Résumé
To test if proteolysis is involved in tumor cell extravasation, we developed an in vitro model where tumor cells cross an endothelial monolayer cultured on a basement membrane. Using this model we classified the ability of the cells to transmigrate through the endothelial cell barrier onto the underlying matrix, and scored this invasion according to the stage of passage through the endothelium. Metalloproteinase inhibitors reduced tumor cell extravasation by at least 35%. Visualization of protease and cell adhesion molecules by confocal microscopy demonstrated the cell surface localization of MMP-2, MMP-9, MT1-MMP, furin, CD44 and αvβ3, during the process of transendothelial migration. By the addition of inhibitors and bio-modulators we assessed the functional requirement of the aforementioned molecules for efficient migration. Proteolytic digestion occurred at the cell-matrix interface and was most evident during the migratory stage. All of the inhibitors and biomodulators affected the transition of the tumor cells into the migratory stage, highlighting the most prevalent use of proteolysis at this particular step of tumor cell extravasation. These data suggest that a proteolytic interface operates at the tumor cell surface within the tumor-endothelial cell microenvironment.
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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) | 0,001 | 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 ».