Cerebrovascular inflammation promotes the formation of brain metastases
Notice bibliographique
Résumé
Brain metastases are the most prevalent intracranial malignancy. Patient outcome is poor and treatment options are limited. Hence, new avenues must be explored to identify potential therapeutic targets. Inflammation is a known critical component of cancer progression. Intratumoral inflammation drives progression and leads to the release of circulating tumor cells (CTCs). Inflammation at distant sites promotes adhesion of CTCs to the activated endothelium and then initiates the formation of metastases. These interactions mostly involve cell adhesion molecules expressed by activated endothelial cells. For example, the vascular cell adhesion molecule-1 (VCAM-1) is known to promote transendothelial migration of cancer cells in different organs. However, it is unclear whether a similar mechanism occurs within the specialized environment of the brain. Our objective was therefore to use molecular imaging to assess the potential role of VCAM-1 in promoting the entry of CTCs into the brain. First, magnetic resonance imaging (MRI) and histological analyses revealed that cerebrovascular inflammation induced by intracranial injection of lipopolysaccharide significantly increased the expression of VCAM-1 in the Balb/c mouse brain. Next, intracardiac injection of 4T1 mammary carcinoma cancer cells in animals with cerebrovascular inflammation yielded a higher brain metastasis burden than in the control animals. Finally, blocking VCAM-1 prior to 4T1 cells injection prevented this increased metastatic burden. Here, we demonstrated that by contributing to CTCs adhesion to the activated cerebrovascular endothelium, VCAM-1 improves the capacity of CTCs to form metastatic foci in the brain.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».