Semaphorin 3A elevates endothelial cell permeability through PP2A inactivation
Notice bibliographique
Résumé
VE-cadherin-mediated cell-cell junction weakening increases paracellular permeability in response to both angiogenic and inflammatory stimuli. Although Semaphorin 3A has emerged as one of the few known anti-angiogenic factors to exhibit pro-permeability activity, little is known about how it triggers vascular leakage. Here we report that Semaphorin 3A induced VE-cadherin serine phosphorylation and internalisation, cell-cell junction destabilisation, and loss of barrier integrity in brain endothelial cells. In addition, high-grade glioma-isolated tumour-initiating cells were found to secrete Semaphorin 3A, which promoted brain endothelial monolayer permeability. From a mechanistic standpoint, Semaphorin 3A impinged upon the basal activity of the serine phosphatase PP2A and disrupted PP2A interaction with VE-cadherin, leading to cell-cell junction disorganization and increased permeability. Accordingly, both pharmacological inhibition and siRNA-based knockdown of PP2A mimicked Semaphorin 3A effects on VE-cadherin. Hence, local Semaphorin 3A production impacts on the PP2A/VE-cadherin equilibrium and contributes to elevated vascular permeability.
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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 ».