Fibroblast Growth Factor Receptor-Dependent and -Independent Paracrine Signaling by Sunitinib-Resistant Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Antiangiogenic therapies, such as sunitinib, have revolutionized renal cell carcinoma (RCC) treatment. However, a precarious understanding of how resistance emerges and a lack of tractable experimental systems hinder progress. We evaluated the potential of primary RCC cultures (derived from tumors and tumor grafts) to signal to endothelial cells (EC) and fibroblasts in vitro and to stimulate angiogenesis ex vivo in chorioallantoic membrane (CAM) assays. From 65 patients, 27 primary cultures, including several from patients with sunitinib-resistant RCC, were established. RCC cells supported EC survival in coculture assays and induced angiogenesis in CAM assays. RCC-induced EC survival was sensitive to sunitinib in half of the tumors and was refractory in tumors from resistant patients. Sunitinib sensitivity correlated with vascular endothelial growth factor (VEGF) production. RCC induced paracrine extracellular signal-regulated kinase (ERK) activation in EC which was inhibited by sunitinib in sensitive but not in resistant tumors. As determined by fibroblast growth factor receptor substrate 2 (FRS2) phosphorylation in fibroblasts, RCC broadly induced low-level fibroblast growth factor receptor (FGFR) signaling. Whereas ERK activation in EC was uniformly inhibited by combined VEGF/platelet-derived growth factor (PDGF)/FGF receptor inhibitors, paracrine ERK activation in fibroblasts was blocked in only a fraction of tumors. Our data show that RCC activates EC through VEGF-dependent and -independent pathways, that sunitinib sensitivity correlates with VEGF-mediated ERK activation, and that combined inhibition of VEGF/PDGF/FGF receptors is sufficient to inhibit mitogenic signaling in EC but not in fibroblasts.
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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) | 0,001 | 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 ».