Glioma Tumor Stem-Like Cells Promote Tumor Angiogenesis and Vasculogenesis via Vascular Endothelial Growth Factor and Stromal-Derived Factor 1
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cancer stem cells (CSC) are predicted to be critical drivers of tumor progression due to their self-renewal capacity and limitless proliferative potential. An emerging area of research suggests that CSC may also support tumor progression by promoting tumor angiogenesis. To investigate how CSC contribute to tumor vascular development, we used an approach comparing tumor xenografts of the C6 glioma cell line containing either a low or a high fraction of CSC. Compared with CSC-low tumors, CSC-high tumors exhibited increased microvessel density and blood perfusion and induced increased mobilization and tumor recruitment of bone marrow-derived endothelial progenitor cells (EPC). CSC-high C6 cell cultures also induced higher levels of endothelial cell proliferation and tubule organization in vitro compared with CSC-low cultures. CSC-high cultures and tumors expressed increased levels of the proangiogenic factors vascular endothelial growth factor and stromal-derived factor 1, and when signaling by either factor was blocked, all aspects of angiogenesis observed in CSC-high cultures and tumors, including microvessel density, perfusion, EPC mobilization/recruitment, and stimulation of endothelial cell activity, were reduced to levels comparable with those observed in CSC-low cultures/tumors. These results suggest that CSC contribute to tumor angiogenesis by promoting both local endothelial cell activity and systemic angiogenic processes involving bone marrow-derived EPC in a vascular endothelial growth factor-dependent and stromal-derived factor 1-dependent manner.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 découle