The role of IGF-1 as a major growth factor for myeloma cell lines and the prognostic relevance of the expression of its receptor
Notice bibliographique
Résumé
A plethora of myeloma growth factors (MGFs) has been identified, but their relative importance and cooperation have not been determined. We investigated 5 MGFs (interleukin-6 [IL-6], insulin-like growth factor type 1 [IGF-1], hepatocyte growth factor [HGF], HB-epidermal growth factor [HB-EGF], and a proliferation-inducing ligand [APRIL]) in serum-free cultures of human myeloma cell lines (HMCLs). In CD45(-) HMCLs, an autocrine IGF-1 loop promoted autonomous survival whereas CD45(+) HMCLs could not survive without addition of MGFs, mainly IGF-1 and IL-6. IGF-1 was the major one: its activity was abrogated by an IGF-1R inhibitor only, whereas IL-6, HGF, or HB-EGF activity was inhibited by both IGF-1R- and receptor-specific inhibition. APRIL activity was inhibited by its specific inhibitor only. Of the investigated MGFs and their receptors, only expressions of IGF-1R and IL-6R in multiple myeloma cells (MMCs) of patients delineate a group with adverse prognosis. This is mainly explained by a strong association of IGF-1R and IL-6R expression and t(4;14) translocation, but IGF-1R expression without t(4;14) can also have a poor prognosis. Thus, IGF-1-targeted therapy, eventually in combination with anti-IL-6 therapy, could be promising in a subset of patients with MMCs expressing IGF-1R.
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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 | 0,002 |
| 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 ».