Stem Cell–like Glioma Cells Promote Tumor Angiogenesis through Vascular Endothelial Growth Factor
Notice bibliographique
Résumé
Malignant gliomas are highly lethal cancers dependent on angiogenesis. Critical tumor subpopulations within gliomas share characteristics with neural stem cells. We examined the potential of stem cell-like glioma cells (SCLGC) to support tumor angiogenesis. SCLGC isolated from human glioblastoma biopsy specimens and xenografts potently generated tumors when implanted into the brains of immunocompromised mice, whereas non-SCLGC tumor cells isolated from only a few tumors formed secondary tumors when xenotransplanted. Tumors derived from SCLGC were morphologically distinguishable from non-SCLGC tumor populations by widespread tumor angiogenesis, necrosis, and hemorrhage. To determine a potential molecular mechanism for SCLGC in angiogenesis, we measured the expression of a panel of angiogenic factors secreted by SCLGC. In comparison with matched non-SCLGC populations, SCLGC consistently secreted markedly elevated levels of vascular endothelial growth factor (VEGF), which were further induced by hypoxia. In an in vitro model of angiogenesis, SCLGC-conditioned medium significantly increased endothelial cell migration and tube formation compared with non-SCLGC tumor cell-conditioned medium. The proangiogenic effects of glioma SCLGC on endothelial cells were specifically abolished by the anti-VEGF neutralizing antibody bevacizumab, which is in clinical use for cancer therapy. Furthermore, bevacizumab displayed potent antiangiogenic efficacy in vivo and suppressed growth of xenografts derived from SCLGC but limited efficacy against xenografts derived from a matched non-SCLGC population. Together these data indicate that stem cell-like tumor cells can be a crucial source of key angiogenic factors in cancers and that targeting proangiogenic factors from stem cell-like tumor populations may be critical for patient therapy.
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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 ».