A novel epidermal growth factor receptor-signaling platform and its targeted translation in pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
Epidermal growth factor (EGF)-induced EGFR tyrosine kinase receptor activation in cancer cell survival responses has become a strategic molecular-targeting clinical therapeutic intent, but the failures of these targeted approaches in the clinical setting demand alternate strategies. Here, we uncover a novel neuraminidase-1 (Neu1) and matrix metalloproteinase-9 (MMP-9) cross-talk in alliance with GPCR neuromedin B, which is essential for EGF-induced receptor activation and cellular signaling. Neu1 and MMP-9 form a complex with EGFR on the cell surface. Tamiflu (oseltamivir phosphate), anti-Neu1 antibodies, broad range MMP inhibitor galardin (GM6001), neuromedin B GPCR specific antagonist BIM-23127, the selective inhibitor of whole heterotrimeric G-protein complex BIM-46174 and MMP-9 specific inhibitor dose-dependently inhibited Neu1 activity associated with EGF stimulated 3T3-hEGFR cells. Tamiflu, anti-Neu1 antibodies and MMP9i attenuated EGFR phosphorylation associated with EGF-stimulated cells. Preclinical data provide the proof-of-evidence for a therapeutic targeting of Neu1 with Tamiflu in impeding human pancreatic cancer growth and metastatic spread in heterotopic xenografts of eGFP-MiaPaCa-2 tumors growing in RAGxCγ double mutant mice. Tamiflu-treated cohort exhibited a reduction of phosphorylation of EGFR-Tyr1173, Stat1-Tyr701, Akt-Thr308, PDGFRα-Tyr754 and NFκBp65-Ser311 but an increase in phospho-Smad2-Ser465/467 and -VEGFR2-Tyr1175 in the tumor lysates from the xenografts of human eGFP-MiaPaCa-2 tumor-bearing mice. The findings identify a novel promising alternate therapeutic treatment of human pancreatic cancer.
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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 | 0,001 |
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 ».