Bone morphogenetic protein 4 (BMP-4) and epidermal growth factor (EGF) inhibit metalloproteinase-9 (MMP-9) expression in cancer cells.
Notice bibliographique
Résumé
Matrix metalloproteinase-9 (MMP-9) plays a central role in the progression of the cancer. While a large number of studies have contributed to our understanding of the molecular mechanisms responsible for upregulating MMP-9 gene expression in normal and cancer cells, our knowledge on the signals that suppress MMP-9 expression is much more limited. Here, we report that EGF and BMP-4 cooperate to inhibit MMP-9 expression in cancer cells. Treatment with EGF reduces the expression of MMP-9 at both mRNA while augmenting BMP-4 expression. Interestingly, recombinant BMP-4 suppressed constitutive and PMA-induced MMP-9 expression in both fibrosarcoma and breast cancer cells. Addition of gremlin a natural inhibitor of BMP-4, inhibited the suppression of MMP-9 by EGF. The suppression of MMP-9 by BMP-4 likely occurs at the transcriptional level since BMP-4 suppressed MMP-9 mRNA expression and activation of a reporter vector encoding the human MMP-9 promoter. The suppressive effect of BMP-4 occurs via Smad1/5/8 and is specific since BMP-4 did not inhibit MMP-2 while BMP-2 was ineffective in suppressing MMP-9. Taken together, these results are consistent with a new paradigm for the role of EGF and BMPs in controlling MMP gene expression in cancer cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».