Anterior Gradient 2 Is Expressed and Secreted during the Development of Pancreatic Cancer and Promotes Cancer Cell Survival
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic cancer is a major oncological challenge due to its aggressive growth and metastasis. In the current study, we investigated the role of anterior gradient 2 (AGR2) in these processes. AGR2 mRNA, as assessed by quantitative real-time reverse transcription-PCR (Q-RT-PCR), was 14-fold higher in pancreatic cancer compared with normal and pancreatitis tissues. Immunohistochemistry revealed high expression of AGR2 in neoplastic cells with 98% (56 of 57) positivity on pancreatic cancer and minimal staining in normal and pancreatitis tissues. AGR2 was also expressed in early pancreatic intraepithelial neoplastic lesions. RT-PCR and Western blotting showed elevated AGR2 expression in seven of nine pancreatic cancer cell lines. AGR2, as detected in conditioned media from cancer cells, indicated that it was secreted. The influence of AGR2 on pancreatic cancer cells was evaluated by silencing with small interfering RNA and short hairpin RNA. Silencing of AGR2 significantly reduced cell proliferation (MTS assay) and invasion (Boyden chamber assay) and improved gemcitabine sensitivity (fluorescence-activated cell sorting analysis). Conditioned media from cells in which AGR2 was silenced had a reduced ability to stimulate proliferation of pancreatic cancer cells, suggesting that secreted AGR2 was active. In vivo, silencing of AGR2 in MPanc-96 cells led to a significant reduction of tumor growth and increased the effectiveness of gemcitabine treatments in orthotopic tumor models evaluated by noninvasive bioluminescence imaging. In summary, AGR2 is expressed and secreted during pancreatic cancer development and plays an important role in cancer cell growth and survival. These observations suggest that AGR2 may be a useful molecular target in pancreatic cancer.
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 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 ».