Loss of Tumorigenicity and Metastatic Potential in Carcinoma Cells Expressing the Extracellular Domain of the Type 1 Insulin-Like Growth Factor Receptor
Notice bibliographique
Résumé
The receptor for the type 1 insulin-like growth factor (IGF-IR) was identified as a major regulator of the malignant phenotype and a target for cancer therapy. In the present study, a novel IGF-IR mutant consisting of the entire extracellular domain of the receptor (IGFIR(933)) was genetically engineered and expressed in highly metastatic H-59 murine lung carcinoma cells. We show here that the cells expressed a truncated heterotetramer (beta(m)-alpha-alpha-beta(m)) that was secreted into the medium and could neutralize the effects of exogenous IGF-I, thus diminishing IGF-I-induced signaling and blocking IGF-I-mediated cellular functions such as cell proliferation, invasion, and survival. In vivo, tumor incidence and growth rate were markedly reduced in mice inoculated s.c. with H-59/IGFIR(933) cells. Moreover, after the intrasplenic/portal inoculation of these cells, there was a 90% reduction in the incidence of hepatic metastases and a significant increase in the long-term, disease-free survival of the mice compared with controls. Our results identify the IGFIR(933) as a potent antitumorigenic and antimetastatic agent with potential applications for cancer gene therapy.
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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 | 0,001 |
| 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 ».