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Enregistrement W2110871523 · doi:10.1172/jci37905

CEACAM6 attenuates adenovirus infection by antagonizing viral trafficking in cancer cells

2009· article· en· W2110871523 sur OpenAlexfundno aff
Yaohe Wang, Rathi Gangeswaran, Xingbo Zhao, Pengju Wang, James R. Tysome, Vipul Bhakta, Ming Yuan, C.P. Chikkanna-Gowda, Guozhong Jiang, Dongling Gao, Fengyu Cao, Jennelle Francis, Jinxia Yu, Kangdong Liu, Hongyan Yang, Yunhan Zhang, Weidong Zang, Claude Chelala, Ziming Dong

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBarts and The London School of Medicine and DentistryQueen Mary University of LondonCancer Research UKMcGill University
Mots-clésOncolytic adenovirusOncolytic virusCancer cellCancer researchSignal transductionAdenovirus infectionCancerBiologyCell biologyCell signalingCarcinogenesisCellImmunologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The changes in cancer cell surface molecules and intracellular signaling pathways during tumorigenesis make delivery of adenovirus-based cancer therapies inefficient. Here we have identified carcinoembryonic antigen- related cell adhesion molecule 6 (CEACAM6) as a cellular protein that restricts the ability of adenoviral vectors to infect cancer cells. We have demonstrated that CEACAM6 can antagonize the Src signaling pathway, downregulate cancer cell cytoskeleton proteins, and block adenovirus trafficking to the nucleus of human pancreatic cancer cells. Similar to CEACAM6 overexpression, treatment with a Src-selective inhibitor significantly reduced adenovirus replication in these cancer cells and normal human epithelial cells. In a mouse xenograft tumor model, siRNA-mediated knockdown of CEACAM6 also significantly enhanced the antitumor effect of an oncolytic adenovirus. We propose that CEACAM6-associated signaling pathways could be potential targets for the development of biomarkers to predict the response of patients to adenovirus-based therapies, as well as for the development of more potent adenovirus-based therapeutics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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