Tumor-derived tissue factor activates coagulation and enhances thrombosis in a mouse xenograft model of human pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
Cancer patients often have an activated clotting system and are at increased risk for venous thrombosis. In the present study, we analyzed tissue factor (TF) expression in 4 different human pancreatic tumor cell lines for the purpose of producing derivative tumors in vivo. We found that 2 of the lines expressed TF and released TF-positive microparticles (MPs) into the culture medium. The majority of TF protein in the culture medium was associated with MPs. Only TF-positive cell lines activated coagulation in nude mice, and this activation was abolished by an anti-human TF Ab. Of the 2 TF-positive lines, only one produced detectable levels of human MP TF activity in the plasma when grown orthotopically in nude mice. Surprisingly, < 5% of human TF protein in plasma from tumor-bearing mice was associated with MPs. Mice with TF-positive tumors and elevated levels of circulating TF-positive MPs had increased thrombosis in a saphenous vein model. In contrast, we observed no difference in thrombus weight between tumor-bearing and control mice in an inferior vena cava stenosis model. The results of the present study using a xenograft mouse model suggest that tumor TF activates coagulation, whereas TF on circulating MPs may trigger venous thrombosis.
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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 | 0,001 | 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 ».