The CD44 Receptor Interacts with P-Glycoprotein to Promote Cell Migration and Invasion in Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Invasion and metastases of cancer cells and the development of resistance to anticancer therapies are the main causes of morbidity and mortality from cancer. For more than two decades, these two important but not clearly related aspects in the biology of cancer have been extensively studied. Specifically, P-glycoprotein and CD44 have been characterized and are known to be determinants of multidrug resistance (MDR) and metastases. Despite this body of knowledge, few reports have linked the two phenotypes and only recently have there been reasons to suspect a direct connection. In this report, we show that a novel physical and genetic interaction between CD44s and P-glycoprotein is in part responsible for the correlation between MDR and invasive potential in cancer cells. P-glycoprotein-specific substrates that interfere with its function reduced in vitro invasion, migration, and the physical colocalization of CD44s and P-glycoprotein. CD44 expression in sensitive cells promoted the expression of P-glycoprotein and the MDR phenotype. RNA interference of MDR1 inhibited the rate of cell migration. These data indicate that there is a close interaction between CD44 and P-glycoprotein that results in the concurrent expression and modulation of two malignant phenotypes, invasion and MDR.
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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 | 0,001 |
| 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 ».