Exosomes Induce Fibroblast Differentiation into Cancer-Associated Fibroblasts through TGFβ Signaling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A particularly important tumor microenvironment relationship exists between cancer cells and surrounding stromal cells. Fibroblasts, in response to cancer cells, become activated and exhibit myofibroblastic characteristics that favor invasive growth and metastasis. However, the mechanism by which cancer cells promote activation of healthy fibroblasts into cancer-associated fibroblasts (CAF) is still not well understood. Exosomes are nanometer-sized vesicles that shuttle proteins and nucleic acids between cells to establish intercellular communication. Here, bladder cancer–derived exosomes were investigated to determine their role in the activation of healthy primary vesical fibroblasts. Exosomes released by bladder cancer cells are internalized by fibroblasts and promoted the proliferation and expression of CAF markers. In addition, cancer cell–derived exosomes contain TGFβ and in exosome-induced CAFs SMAD-dependent signaling is activated. Furthermore, TGFβ inhibitors attenuated CAF marker expression in healthy fibroblasts. Therefore, these data demonstrate that bladder cancer cells trigger the differentiation of fibroblasts to CAFs by exosomes-mediated TGFβ transfer and SMAD pathway activation. Finally, exosomal TGFβ localized inside the vesicle and contributes 53.4% to 86.3% of the total TGFβ present in the cancer cell supernatant. This study highlights a new function for bladder cancer exosomes as novel modulators of stromal cell differentiation. Implication: This study identifies exosomal TGFβ as new molecular mechanism involved in cancer-associated fibroblast activation. Mol Cancer Res; 16(7); 1196–204. ©2018 AACR.
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 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 ».