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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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».