Tissue Factor-Expressing Tumor Cells Can Bind to Immobilized Recombinant Tissue Factor Pathway Inhibitor under Static and Shear Conditions In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
Mammary tumors and malignant breast cancer cell lines over-express the coagulation factor, tissue factor (TF). High expression of TF is associated with a poor prognosis in breast cancer. Tissue factor pathway inhibitor (TFPI), the endogenous inhibitor of TF, is constitutively expressed on the endothelium. We hypothesized that TF-expressing tumor cells can bind to immobilized recombinant TFPI, leading to arrest of the tumor cells under shear in vitro. We evaluated the adhesion of breast cancer cells to immobilized TFPI under static and shear conditions (0.35 - 1.3 dyn/cm2). We found that high-TF-expressing breast cancer cells, MDA-MB-231 (with a TF density of 460,000/cell), but not low TF-expressing MCF-7 (with a TF density of 1,400/cell), adhered to recombinant TFPI, under static and shear conditions. Adhesion of MDA-MB-231 cells to TFPI required activated factor VII (FVIIa), but not FX, and was inhibited by a factor VIIa-blocking anti-TF antibody. Under shear, adhesion to TFPI was dependent on the TFPI-coating concentration, FVIIa concentration and shear stress, with no observed adhesion at shear stresses greater than 1.0 dyn/cm2. This is the first study showing that TF-expressing tumor cells can be captured by immobilized TFPI, a ligand constitutively expressed on the endothelium, under low shear in vitro. Based on our results, we hypothesize that TFPI could be a novel ligand mediating the arrest of TF-expressing tumor cells in high TFPI-expressing vessels under conditions of low shear during metastasis.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».