Loss of NFE2L3 protects against inflammation-induced colorectal cancer through modulation of the tumor microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We investigated the role of the NFE2L3 transcription factor in inflammation-induced colorectal cancer. Our studies revealed that Nfe2l3−/− mice exhibit significantly less inflammation in the colon, reduced tumor size and numbers, and skewed localization of tumors with a more pronounced decrease of tumors in the distal colon. CIBERSORT analysis of RNA-seq data from normal and tumor tissue predicted a reduction in mast cells in Nfe2l3−/− animals, which was confirmed by toluidine blue staining. Concomitantly, the transcript levels of Il33 and Rab27a, both important regulators of mast cells, were reduced and increased, respectively, in the colorectal tumors of Nfe2l3−/− mice. Furthermore, we validated NFE2L3 binding to the regulatory sequences of the IL33 and RAB27A loci in human colorectal carcinoma cells. Using digital spatial profiling, we found that Nfe2l3−/− mice presented elevated FOXP3 and immune checkpoint markers CTLA4, TIM3, and LAG3, suggesting an increase in Treg counts. Staining for CD3 and FOXP3 confirmed a significant increase in immunosuppressive Tregs in the colon of Nfe2l3−/− animals. Also, Human Microbiome Project (HMP2) data showed that NFE2L3 transcript levels are higher in the rectum of ulcerative colitis patients. The observed changes in the tumor microenvironment provide new insights into the molecular differences regarding colon cancer sidedness. This may be exploited for the treatment of early-onset colorectal cancer as this emerging subtype primarily displays distal/left-sided tumors.
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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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».