EphB4 and ephrinB2 act in opposition in the head and neck tumor microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Differential outcomes of EphB4-ephrinB2 signaling offers formidable challenge for the development of cancer therapeutics. Here, we interrogate the effects of targeting EphB4 and ephrinB2 in head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) and within its microenvironment using genetically engineered mice, recombinant constructs, pharmacologic agonists and antagonists. We observe that manipulating the EphB4 intracellular domain on cancer cells accelerates tumor growth and angiogenesis. EphB4 cancer cell loss also triggers compensatory upregulation of EphA4 and T regulatory cells (Tregs) influx and their targeting results in reversal of accelerated tumor growth mediated by EphB4 knockdown. EphrinB2 knockout on cancer cells and vasculature, on the other hand, results in maximal tumor reduction and vascular normalization. We report that EphB4 agonism provides no additional anti-tumoral benefit in the absence of ephrinB2. These results identify ephrinB2 as a tumor promoter and its receptor, EphB4, as a tumor suppressor in HNSCC, presenting opportunities for rational drug design.
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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 ».