Synergistic Effects of Epidermal Growth Factor and Hepatocyte Growth Factor on Human Ovarian Cancer Cell Invasion and Migration: Role of Extracellular Signal-Regulated Kinase 1/2 and p38 Mitogen-Activated Protein Kinase
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer is the primary cause of death from gynecological malignancies with a poor prognosis characterized by widespread peritoneal dissemination. However, mechanisms of invasion and metastasis in ovarian cancer remain poorly understood. Epidermal growth factor (EGF) and hepatocyte growth factor (HGF) are often both overexpressed and contribute to the growth of ovarian cancer by activating autocrine pathways. In the present study, we investigated the mechanisms of invasive activity of EGF, HGF, and their synergistic effects in human ovarian cancer cells. Here our data suggest that EGF and HGF may use unique and overlapping signaling cascades leading to the invasive phenotype. We revealed that HGF-mediated cell migration and invasion required the coordinate activation of the phosphatidylinositol 3-kinase/Akt and extracellular signal-regulated kinase 1/2. Although EGF-dependent invasive phenotype appeared to have similar requirements for phosphatidylinositol 3-kinase, this growth factor used the alternative p38 MAPK pathway for cell invasion. A significant role of p38 MAPK was further supported by the observation that expression of dominant negative p38 MAPK likewise inhibited EGF-dependent invasiveness and cell motility. We also showed that EGF cooperated with HGF to promote a highly invasive phenotype via the increased secretion of matrix metalloproteinase (MMP)-9. The coincident induction of MMP-9 was functionally significant because inclusion of MMP-9 inhibitor or an anti-MMP-9 neutralizing antibody abolished EGF- and HGF-induced cellular invasion. These findings provide insights into the mechanism of the malignant progression of ovarian cancer.
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 distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».