Expression of POU2F3 Transcription Factor Control Inflammation, Immunological Recruitment and Metastasis of Pancreatic Cancer in Mice
Notice bibliographique
Résumé
TUFT cells have been described as strong modulators of inflammatory cells in several tissues including pancreas. TUFT cells, also known as DCLK1+ cells, are dependent of the transcriptional factor POU2F3. Several works report DCLK1+ cells in early stages of PDAC development suggesting an important role of TUFT cells in PDAC development. Therefore, we developed a mice model (PDX1-Cre;KrasG12D;Ink4afl/fl), known as PKI model, deficient or not of POU2F3. In this animal model, deficiency of POU2F3 results in the absence of TUFT cells in PDAC as expected. Although, tumor development and growth are not significantly influenced, the development of liver metastasis was almost completely inhibited in POU2F3-deficient mice. Surprisingly, the absence of metastasis was associated with a higher expression of epithelial-to-mesenchymal transition markers, but to a lower inflammatory microenvironment suggesting that inflammation influences metastasis production more than epithelial-to-mesenchymal transition in this animal model. We can conclude that POU2F3 could be a new therapeutic target for control PDAC progression.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».