Mammary tumors that become independent of the type I insulin-like growth factor receptor express elevated levels of platelet-derived growth factor receptors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Targeted therapies are becoming an essential part of breast cancer treatment and agents targeting the type I insulin-like growth factor receptor (IGF-IR) are currently being investigated in clinical trials. One of the limitations of targeted therapies is the development of resistant variants and these variants typically present with unique gene expression patterns and characteristics compared to the original tumor. RESULTS: MTB-IGFIR transgenic mice, with inducible overexpression of the IGF-IR were used to model mammary tumors that develop resistance to IGF-IR targeting agents. IGF-IR independent mammary tumors, previously shown to possess characteristics associated with EMT, were found to express elevated levels of PDGFRα and PDGFRβ. Furthermore, these receptors were shown to be inversely expressed with the IGF-IR in this model. Using cell lines derived from IGF-IR-independent mammary tumors (from MTB-IGFIR mice), it was demonstrated that PDGFRα and to a lesser extent PDGFRβ was important for cell migration and invasion as RNAi knockdown of PDGFRα alone or PDGFRα and PDGFRβ in combination, significantly decreased tumor cell migration in Boyden chamber assays and suppressed cell migration in scratch wound assays. Somewhat surprisingly, concomitant knockdown of PDGFRα and PDGFRβ resulted in a modest increase in cell proliferation and a decrease in apoptosis. CONCLUSION: During IGF-IR independence, PDGFRs are upregulated and function to enhance tumor cell motility. These results demonstrate a novel interaction between the IGF-IR and PDGFRs and highlight an important, therapeutically relevant pathway, for tumor cell migration and invasion.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».