β-Catenin Inhibitor ICAT Modulates the Invasive Motility of Melanoma Cells
Notice bibliographique
Résumé
Inhibitor of β-catenin and TCF (ICAT) inhibits β-catenin transcriptional activity by competing with T-cell factor/lymphoid enhancer factor. We documented high ICAT levels in human melanoma cells, in which β-catenin signaling is frequently deregulated, finding a correlation with the capacity to form metastases in nude mice. Ectopic expression of ICAT in melanoma cells did not affect their proliferation but increased cell motility and Matrigel invasion of metastatic cells in a manner relying upon stable ICAT-β-catenin interaction. This effect was associated with conversion of an elongated/mesenchymal phenotype to a round/amoeboid phenotype in the absence of similar effects on elongated morphology of nonmetastatic melanoma cells. Transition from mesenchymal to amoeboid movement was associated with decreased levels of NEDD9 and activated Rac1, a positive regulator of mesenchymal movement. Ectopic ICAT promoted colonization of melanoma cells in the lungs of nude mice, suggesting an increase in metastatic potential. Together, our results showed that by downregulating Rac signaling in metastatic melanoma cells, ICAT increased their invasive motility by promoting a morphologic variation that facilitates a favorable adaptation to their microenvironment.
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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) | 0,001 | 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 ».