Modulating Three-Dimensional Microenvironment with Hyaluronan of Different Molecular Weights Alters Breast Cancer Cell Invasion Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Hyaluronan (HA), a polymer with various molecular weights (MW) found in tumor microenvironments, is associated with malignant progression of breast cancer. Reducing the amount of high-MW HA in the microenvironment by hyaluronidase is a promising approach for breast cancer treatment. However, whether the generation of HA fragments negatively affects breast cancer cells remains to be determined. Furthermore, HA forms three-dimensional (3D) networks by cross-linking with other extracellular molecules to function. Therefore, a model mimicking the cross-linked HA network is required to determine the effect of HA fragments on breast cancer cells. To clarify the differential roles of low (HA35) versus high (HA117) MW HA on cancer cell phenotype, a 3D culture system was set up by covalently cross-linking HA with alginate and investigating the behavior of 4T-1 and SKBR3 breast cancer cells alongside a two-dimensional (2D) control. The results show the invasion and migration abilities of 4T-1 and SKBR3 cells are significantly enhanced by the presence of HA35 but inhibited by HA117 in both 2D monolayers and 3D spheroids. The differential effects of HA35 and HA117 on cancer cell epithelial-mesenchymal transition (EMT) phenotype were further confirmed in terms of differential regulation of E-cadherin and vimentin as important EMT markers at both the cellular and mRNA levels. Additional experiments show the CD44-Twist signaling pathway might be involved in the differential effects of HA35 and HA117. These results have important implications with respect to understanding the role of HA in breast cancer development and for the design of therapeutic approaches based on the eradication of HA with hyaluronidase.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».