TNFα Signaling Is Increased in Progressing Oral Potentially Malignant Disorders and Regulates Malignant Transformation in an Oral Carcinogenesis Model
Notice bibliographique
Résumé
Oral carcinogenesis represents a multi-stage process which encompasses several genetic and molecular changes that promote the progression of oral potentially malignant disorders (OPMDs) to oral squamous cell carcinomas (OSCCs). A better understanding of critical pathways governing the progression of OMPDs to OSCCs is critical to improve oncologic outcomes in the future. Previous studies have identified an important role of tumor necrosis factor α (TNFα) and TNF receptor 1 (TNFR1) in the invasiveness of oral cancer cell lines. Here, we investigate the expression of TNFα and TNFR1 in human OPMDs that progress to OSCC compared to non-progressing OPMDs utilizing fluorescent immunohistochemistry (FIHC) to show increased TNFα/TNFR1 expression in progressing OPMDs. In order to interrogate the TNFα/TNFR1 signaling pathway, we utilized a 4-nitroquinoline 1-oxide (4-NQO) mouse model of oral carcinogenesis to demonstrate that TNFα/TNFR1 expression is upregulated in 4-NQO-induced OSCCs. TNFα neutralization decreased serum cytokines, inhibited the development of invasive lesions and reduced tumor-associated neutrophils in vivo. Combined, this data supports the role of TNFα in oral malignant transformation, suggesting that critical immunoregulatory events occur downstream of TNFR1 leading to malignant transformation. Our results advance the understanding of the mechanisms governing OSCC invasion and may serve as a basis for alternative diagnostic and therapeutic approaches to OPMDs and OSCC management.
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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) | 0,002 | 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 ».