Inhibition of VEGF induces cellular senescence in colorectal cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Vascular endothelial growth factor (VEGF) inhibitors, such as bevacizumab, have improved outcomes in metastatic colorectal cancer (CRC). Recent studies have suggested that VEGF can delay the onset of cellular senescence in human endothelial cells. As VEGF receptors are known to be upregulated in CRC, we hypothesized that VEGF inhibition may directly influence cellular senescence in this disease. In our study, we observed that treatment with bevacizumab caused a significant increase (p < 0.05) in cellular senescence in vitro in several CRC cells, such as MIP101, RKO, SW620 and SW480 cells, compared to untreated or human IgG-treated control cells. Similar results were also obtained from cells treated with a VEGFR2 kinase inhibitor Ki8751. In vivo, cellular senescence was detected in MIP101 tumor xenografts from 75% of mice treated with bevacizumab, while cellular senescence was undetectable in xenografts from mice treated with saline or human IgG (p < 0.05). Interestingly, we also observed that the proportion of senescent cells in colon cancer tissues obtained from patients treated with bevacizumab was 4.4-fold higher (p < 0.01) than those of untreated patients. To understand how VEGF inhibitors may regulate cellular senescence, we noted that among the two important regulators of senescent growth arrest of tumor cells, bevacizumab-associated increase in cellular senescence coincided with an upregulation of p16 but appeared to be independent of p53. siRNA silencing of p16 gene in MIP101 cells suppressed bevacizumab-induced cellular senescence, while silencing of p53 had no effect. These findings demonstrate a novel antitumor activity of VEGF inhibitors in CRC, involving p16.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 ».