Tumour cell blebbing and extracellular vesicle shedding: key role of matrikines and ribosomal protein SA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Carcinogenesis occurs in elastin-rich tissues and leads to local inflammation and elastolytic proteinase release. This contributes to bioactive matrix fragment (Matrikine) accumulation like elastin degradation products (EDP) stimulating tumour cell invasive and metastatic properties. We previously demonstrate that EDPs exert protumoural activities through Hsp90 secretion to stabilised extracellular proteinases. METHODS: EDP influence on cancer cell blebbing and extracellular vesicle shedding were examined with a videomicroscope coupled with confocal Yokogawa spinning disk, by transmission electron microscopy, scanning electron microscopy and confocal microscopy. The ribosomal protein SA (RPSA) elastin receptor was identified after affinity chromatography by western blotting and cell immunolocalisation. mRNA expression was studied using real-time PCR. SiRNA were used to confirm the essential role of RPSA. RESULTS: We demonstrate that extracellular matrix degradation products like EDPs induce tumour amoeboid phenotype with cell membrane blebbing and shedding of extracellular vesicle containing Hsp90 and proteinases in the extracellular space. EDPs influence intracellular calcium influx and cytoskeleton reorganisation. Among matrikines, VGVAPG and AGVPGLGVG peptides reproduced EDP effects through RPSA binding. CONCLUSIONS: Our data suggests that matrikines induce cancer cell blebbing and extracellular vesicle release through RPSA binding, favouring dissemination, cell-to-cell communication and growth of cancer cells in metastatic sites.
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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 ».