The Role of Fascin in the Migration and Invasiveness of Malignant Glioma Cells
Notice bibliographique
Résumé
Malignant glioma is the most common primary brain tumor, and its ability to invade the surrounding brain parenchyma is a leading cause of tumor recurrence and treatment failure. Whereas the molecular mechanisms of glioma invasion are incompletely understood, there is growing evidence that cytoskeletal-matrix interactions contribute to this process. Fascin, an actin-bundling protein, induces parallel actin bundles in cell protrusions and increases cell motility in multiple human malignancies. The role of fascin in glioma invasion remains unclear. We demonstrate that fascin is expressed in a panel of human malignant glioma cell lines, and downregulation of fascin expression in glioma cell lines by small interfering RNA (siRNA) is associated with decreased cellular attachment to extracellular matrix (ECM) and reduced migration. Using immunofluorescence analysis, we show that fascin depletion results in a reduced number of filopodia as well as altered glioma cell shape. In vitro invasiveness of U251, U87, and SNB19 glioma cells was inhibited by fascin siRNA treatment by 52.2%, 40.3%, and 23.8% respectively. Finally, we show a decreased invasiveness of U251-GFP cells by fascin knockdown in an ex vivo rat brain slice model system. This is the first study to demonstrate a role for fascin in glioma cell morphology, motility, and invasiveness.
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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) | 0,000 | 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 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 ».