Pro-cathepsin D interacts with the extracellular domain of the β chain of LRP1 and promotes LRP1-dependent fibroblast outgrowth
Notice bibliographique
Résumé
Interactions between cancer cells and fibroblasts are crucial in cancer progression. We have previously shown that the aspartic protease cathepsin D (cath-D), a marker of poor prognosis in breast cancer that is overexpressed and highly secreted by breast cancer cells, triggers mouse embryonic fibroblast outgrowth via a paracrine loop. Here, we show the requirement of secreted cath-D for human mammary fibroblast outgrowth using a three-dimensional co-culture assay with breast cancer cells that do or do not secrete pro-cath-D. Interestingly, proteolytically-inactive pro-cath-D remains mitogenic, indicating a mechanism involving protein-protein interaction. We identify the low-density lipoprotein (LDL) receptor-related protein-1, LRP1, as a novel binding partner for pro-cath-D in fibroblasts. Pro-cath-D binds to residues 349-394 of the β chain of LRP1, and is the first ligand of the extracellular domain of LRP1β to be identified. We show that pro-cath-D interacts with LRP1β in cellulo. Interaction occurs at the cell surface, and overexpressed LRP1β directs pro-cath-D to the lipid rafts. Our results reveal that the ability of secreted pro-cath-D to promote human mammary fibroblast outgrowth depends on LRP1 expression, suggesting that pro-cath-D-LRP1β interaction plays a functional role in the outgrowth of fibroblasts. Overall, our findings strongly suggest that pro-cath-D secreted by epithelial cancer cells promotes fibroblast outgrowth in a paracrine LRP1-dependent manner in the breast tumor microenvironment.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».