Apelin inhibition prevents resistance and metastasis associated with anti‐angiogenic therapy
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Notice bibliographique
Résumé
Angiogenesis is a hallmark of cancer, promoting growth and metastasis. Anti‐angiogenic treatment has limited efficacy due to therapy‐induced blood vessel alterations, often followed by local hypoxia, tumor adaptation, progression, and metastasis. It is therefore paramount to overcome therapy‐induced resistance. We show that Apelin inhibition potently remodels the tumor microenvironment, reducing angiogenesis, and effectively blunting tumor growth. Functionally, targeting Apelin improves vessel function and reduces polymorphonuclear myeloid‐derived suppressor cell infiltration. Importantly, in mammary and lung cancer, Apelin prevents resistance to anti‐angiogenic receptor tyrosine kinase (RTK) inhibitor therapy, reducing growth and angiogenesis in lung and breast cancer models without increased hypoxia in the tumor microenvironment. Apelin blockage also prevents RTK inhibitor‐induced metastases, and high Apelin levels correlate with poor prognosis of anti‐angiogenic therapy patients. These data identify a druggable anti‐angiogenic drug target that reduces tumor blood vessel densities and normalizes the tumor vasculature to decrease metastases. Apelin is an angiogenic peptide implicated in embryonic and tumor angiogenesis. This study highlights Apelin targeting as a cancer therapy alone or in combination with current anti‐angiogenic therapies to reduce tumour growth and improve vessel structure and functionality, and thus survival. Apelin is an angiogenic peptide implicated in embryonic and tumor angiogenesis. This study highlights Apelin targeting as a cancer therapy alone or in combination with current anti‐angiogenic therapies to reduce tumour growth and improve vessel structure and functionality, and thus survival.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle