Interleukin-17F Suppresses Hepatocarcinoma Cell Growth via Inhibition of Tumor Angiogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that interleukin-17F (IL-17F) can markedly inhibit the angiogenesis of endothelial cells, implying that it may play a role in antiangiogenic therapy for tumors. To explore its effect on antiangiogenic therapy for hepatocellular carcinoma (HCC), we constructed a recombinant retrovirus vector RV-IL-17F expressing IL-17F, transfected SMMC-7721 human hepatocarcinoma cells with RV-IL-17F, and investigated the effect of transgene IL-17F expression on human hepatocarcinoma cells in vitro and in vivo in animal model. We demonstrated that IL-17F expression exerted no direct effect on in vitro proliferation and cell cycle of SMMC-7721 hepatocarcinoma cells, while it downregulated IL-6, IL-8, and VEGF expression in SMMC-7721 cells at both protein and mRNA levels and IL-17F-expressing supernatant from SMMC-7721/RV-IL-17F directly inhibited ECV304 vascular endothelial cell growth. Moreover, SMMC-7721/RV-IL-17F exhibited a significant decrease in tumor size and microvessel density as compared to the SMMC-7721/RV control when transplanted in nude mice. This retarded tumor growth in vivo elicited by IL-17F was associated with direct suppression of vascular endothelial cells and reduced expression of proangiogenic factors IL-6, IL-8, and VEGF leading to the inhibition of tumor angiogenesis. Thus, our results indicate that IL-17F, a novel antiangiogenic factor, may be useful in antiangiogenic therapy for HCC.
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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 ».