Therapeutic Targeting of Metadherin Suppresses Colorectal and Lung Cancer Progression and Metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Colorectal and lung cancers account for one-third of all cancer-related deaths worldwide. Previous studies suggested that metadherin (MTDH) is involved in the development of colorectal and lung cancers. However, how MTDH regulates the pathogenesis of these cancers remains largely unknown. Using genetically modified mouse models of spontaneous colorectal and lung cancers, we found that MTDH promotes cancer progression by facilitating Wnt activation and by inducing cytotoxic T-cell exhaustion, respectively. Moreover, we developed locked nucleic acid-modified (LNA) MTDH antisense oligonucleotides (ASO) that effectively and specifically suppress MTDH expression in vitro and in vivo. Treatments with MTDH ASOs in mouse models significantly attenuated progression and metastasis of colorectal, lung, and breast cancers. Our study opens a new avenue for developing therapies against colorectal and lung cancers by targeting MTDH using LNA-modified ASO. Significance: This study provides new insights into the mechanism of MTDH in promoting colorectal and lung cancers, as well as genetic and pharmacologic evidence supporting the development of MTDH-targeting therapeutics.
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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) | 0,001 | 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 ».