Mechanically stimulated osteocytes reduce the bone‐metastatic potential of breast cancer cells in vitro by signaling through endothelial cells
Notice bibliographique
Résumé
Bone metastases occur in 65% to 75% of patients with advanced breast cancer and significantly worsen their survival and quality of life. We previously showed that conditioned medium (CM) from osteocytes stimulated with oscillatory fluid flow, mimicking bone mechanical loading during routine physical activities, reduced the transendothelial migration of breast cancer cells. Endothelial cells are situated at an ideal location to mediate signals between osteocytes in the bone matrix and metastasizing cancer cells in the blood vessels. In this study, we investigated the specific effects of flow-stimulated osteocytes on the interaction between endothelial cells and breast cancer cells in vitro. We observed that CM from flow-stimulated osteocytes reduced endothelial permeability by 15% and breast cancer cell adhesion onto endothelial monolayers by 18%. The difference in adhesion was abolished with anti-intercellular adhesion molecule 1 (ICAM-1) neutralizing antibodies. Furthermore, CM from endothelial cells conditioned in CM from flow-stimulated osteocytes significantly altered the gene expression in bone-metastatic breast cancer cells, as shown by RNA sequencing. Specifically, breast cancer cell expression of matrix metallopeptidase 9 (MMP-9) was downregulated by 62%, and frizzled-4 (FZD4) by 61%, when the osteocytes were stimulated with flow. The invasion of these breast cancer cells across Matrigel was also reduced by 47%, and this difference was abolished by MMP-9 inhibitors. In conclusion, we demonstrated that flow-stimulated osteocytes downregulate the bone-metastatic potential of breast cancer cells by signaling through endothelial cells. This provides insights into the capability of bone mechanical regulation in preventing bone metastases; and may assist in prescribing exercise or bone-loading regimens to patients with breast cancers.
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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) | 0,002 | 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.
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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 ».