Inhibition of endothelial FAK activity prevents tumor metastasis by enhancing barrier function
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacological focal adhesion kinase (FAK) inhibition prevents tumor growth and metastasis, via actions on both tumor and stromal cells. In this paper, we show that vascular endothelial cadherin (VEC) tyrosine (Y) 658 is a target of FAK in tumor-associated endothelial cells (ECs). Conditional kinase-dead FAK knockin within ECs inhibited recombinant vascular endothelial growth factor (VEGF-A) and tumor-induced VEC-Y658 phosphorylation in vivo. Adherence of VEGF-expressing tumor cells to ECs triggered FAK-dependent VEC-Y658 phosphorylation. Both FAK inhibition and VEC-Y658F mutation within ECs prevented VEGF-initiated paracellular permeability and tumor cell transmigration across EC barriers. In mice, EC FAK inhibition prevented VEGF-dependent tumor cell extravasation and melanoma dermal to lung metastasis without affecting primary tumor growth. As pharmacological c-Src or FAK inhibition prevents VEGF-stimulated c-Src and FAK translocation to EC adherens junctions, but FAK inhibition does not alter c-Src activation, our experiments identify EC FAK as a key intermediate between c-Src and the regulation of EC barrier function controlling tumor metastasis.
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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 ».