Tissue Factor-Expressing Tumor-Derived Extracellular Vesicles Activate Quiescent Endothelial Cells via Protease-Activated Receptor-1
Notice bibliographique
Résumé
Tissue factor (TF)-expressing tumor-derived extracellular vesicles (EV) can promote metastasis and pre-metastatic niche formation, but the mechanisms by which this occurs remain largely unknown. We hypothesized that generation of activated factor X (FXa) by TF expressed on tumor-derived EV could activate protease-activated receptors (PAR) on non-activated endothelial cells to induce a pro-adhesive and pro-inflammatory phenotype. We obtained EV from TF-expressing breast (MDA-MB-231) and pancreatic (BxPC3 and Capan-1) tumor cell lines. We measured expression of E-selectin and secretion of interleukin-8 (IL-8) in human umbilical vein endothelial cells after exposure to EV and various immunologic and chemical inhibitors of TF, FXa, PAR-1 and PAR-2. After 6 hours of exposure to tumor-derived EV (pretreated with FVIIa and FX) in vitro, endothelial cells upregulated E-selectin expression and secreted IL-8. These changes were decreased with an anti-TF antibody, FXa inhibitors (FPRCK and EGRCK), and PAR-1 antagonist (E5555), demonstrating that FXa generated by TF-expressing tumor-derived EV was signaling through endothelial PAR-1. Due to weak constitutive PAR-2 expression, these endothelial responses were not induced by a PAR-2 agonist peptide (SLIGKV) and were not inhibited by a PAR-2 antagonist (FSLLRY) after exposure to tumor-derived EV. In conclusion, we found that TF-expressing cancer-derived EV activate quiescent endothelial cells, upregulating E-selectin and inducing IL-8 secretion through generation of FXa and cleavage of PAR-1. Conversion of resting endothelial cells to an activated phenotype by TF-expressing cancer-derived EV could promote cancer metastases.
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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 ».