Plasmodium infection inhibits tumor angiogenesis through effects on tumor-associated macrophages in a murine implanted hepatoma model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Hepatocellular carcinoma (HCC) is one of the leading causes of cancer-related death in China. The lack of an effective treatment for this disease results in a high recurrence rate in patients who undergo radical tumor resection, and the 5-year survival rate of these patients remains low. Our previous studies demonstrated that Plasmodium infection provides a potent antitumor effect by inducing innate and adaptive immunity in a murine Lewis lung carcinoma (LLC) model. Methods: This study aimed to investigate the inhibitory effect of Plasmodium infection on hepatocellular carcinoma in mice, and various techniques for gene expression analysis were used to identify possible signal regulation mechanisms. Results: We found that Plasmodium infection efficiently inhibited tumor progression and prolonged survival in tumor-bearing mice, which served as a murine implanted hepatoma model. The inhibition of tumor progression by Plasmodium infection was related to suppression of tumor angiogenesis within the tumor tissue and decreased infiltration of tumor-associated macrophages (TAMs). Further study demonstrated that matrix metalloprotease 9 (MMP-9) produced by TAMs contributed to tumor angiogenesis in tumor tissue and that the parasite-induced reduction in MMP-9 expression in TAMs resulted in the suppression of tumor angiogenesis. A mechanistic study revealed that the Plasmodium -derived hemozoin (HZ) that accumulated in TAMs inhibited IGF-1 signaling through the PI3-K and MAPK signaling pathways and thereby decreased the expression of MMP-9 in TAMs. Conclusions: Our study suggests that this novel approach of inhibiting tumor angiogenesis by Plasmodium infection is of high importance for the development of new therapies for cancer patients.
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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 ».