Apelin inhibition prevents resistance and metastasis associated with anti‐angiogenic therapy
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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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 | 0,001 |
| 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.
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 ».