A 9-kDa matricellular SPARC fragment released by cathepsin D exhibits pro-tumor activity in the triple-negative breast cancer microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Extracellular matrix (ECM) remodeling by proteases results in the release of protein fragments that promote tumor progression and metastasis. The protease cathepsin D (cath-D), a marker of poor prognosis in triple-negative breast cancer (TNBC), is aberrantly secreted in the tumor microenvironment. Using degradomic analyses by TAILS, we discovered that the matricellular protein SPARC is a substrate of extracellular cath-D. In vitro , cath-D induced limited proteolysis of SPARC C-terminal extracellular Ca 2+ binding domain at acidic pH, leading to the production of SPARC fragments (34-, 27-, 16-, 9-, and 6-kDa). Similarly, cath-D secreted by TNBC cells cleaved fibroblast- and cancer cell-derived SPARC at the tumor pericellular acidic pH. SPARC cleavage also occurred in TNBC tumors. Among these fragments, only the 9-kDa SPARC fragment inhibited TNBC cell adhesion and spreading on fibronectin, and stimulated their migration, endothelial transmigration, and invasion. Our study establishes a novel crosstalk between proteases and matricellular proteins in the tumor microenvironment through limited proteolysis of SPARC, revealing a novel targetable 9-kDa bioactive SPARC fragment for new TNBC treatments.
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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 ».