Neural Stem Cell Targeting of Glioma Is Dependent on Phosphoinositide 3-Kinase Signaling
Notice bibliographique
Résumé
The utility of neural stem cells (NSCs) has extended beyond regenerative medicine to targeted gene delivery, as NSCs possess an inherent tropism to solid tumors, including invasive gliomas. However, for optimal clinical implementation, an understanding of the molecular events that regulate NSC tumor tropism is needed to ensure their safety and to maximize therapeutic efficacy. We show that human NSC lines responded to multiple tumor-derived growth factors and that hepatocyte growth factor (HGF) induced the strongest chemotactic response. Gliomatropism was critically dependent on c-Met signaling, as short hairpin RNA-mediated ablation of c-Met significantly attenuated the response. Furthermore, inhibition of Ras-phosphoinositide 3-kinase (PI3K) signaling impaired the migration of human neural stem cells (hNSCs) toward HGF and other growth factors. Migration toward tumor cells is a highly regulated process, in which multiple growth factor signals converge on Ras-PI3K, causing direct modification of the cytoskeleton. The signaling pathways that regulate hNSC migration are similar to those that promote unregulated glioma invasion, suggesting shared cellular mechanisms and responses. Disclosure of potential conflicts of interest is found at the end of this article.
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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 ».