Abstract 580: Lung Cancer Chemotherapy Agents Increase Procoagulant Activity via Protein Disulfide Isomerase-Dependent Tissue Factor Decryption
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lung cancer patients undergoing chemotherapy have an elevated risk for thrombosis. However, the mechanisms by which chemotherapy agents increase the risk for thrombosis remains unclear. Objectives: To determine the mechanism(s) by which lung cancer chemotherapy agents cisplatin, carboplatin, gemcitabine, and paclitaxel elicit increased tissue factor (TF) activity on endothelial cells, A549 cells, and monocytes. Methods: TF activity, TF antigen, and phosphatidylserine exposure were measured on chemotherapy-treated human umbilical vein endothelial cells (HUVEC), A549 cells, and monocytes. Cell surface protein disulfide isomerase (PDI) and cell surface free-thiol levels were measured on HUVEC and A549 non-small cell lung carcinoma cells. Results: Treatment of HUVECs, A549 cells, and monocytes with lung cancer chemotherapy significantly increased cell surface TF activity. However, elevated TF antigen levels were observed only on cisplatin- and gemcitabine-treated monocytes. Cell surface levels of phosphatidylserine were increased on HUVEC and monocytes treated with cisplatin/gemcitabine combination therapy. Chemotherapy also resulted in increased cell surface levels of PDI and reduced cell surface free thiol levels. Glutathione treatment and PDI inhibition, but not phosphatidylserine inhibition attenuated TF activity. Furthermore, increased TF activity was reversed by reducing cysteines with dithiothreitol. Conclusions: These studies are the first to demonstrate that lung cancer chemotherapy agents increase procoagulant activity on endothelial cells, blood monocytes, and A549 cells by TF decryption through a disulfide bond formation in a PDI-dependent mechanism.
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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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».