Runt related transcription factor-1 plays a central role in vessel co-option of colorectal cancer liver metastases
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer liver metastasis (CRCLM) has two major histopathological growth patterns: angiogenic desmoplastic and non-angiogenic replacement. The replacement lesions obtain their blood supply through vessel co-option, wherein the cancer cells hijack pre-existing blood vessels of the surrounding liver tissue. Consequentially, anti-angiogenic therapies are less efficacious in CRCLM patients with replacement lesions. However, the mechanisms which drive vessel co-option in the replacement lesions are unknown. Here, we show that Runt Related Transcription Factor-1 (RUNX1) overexpression in the cancer cells of the replacement lesions drives cancer cell motility via ARP2/3 to achieve vessel co-option. Furthermore, overexpression of RUNX1 in the cancer cells is mediated by Transforming Growth Factor Beta-1 (TGFβ1) and thrombospondin 1 (TSP1). Importantly, RUNX1 knockdown impaired the metastatic capability of colorectal cancer cells in vivo and induced the development of angiogenic lesions in liver. Our results confirm that RUNX1 may be a potential target to overcome vessel co-option in CRCLM.
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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) | 0,002 | 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 ».