Apigenin Targets MicroRNA-155, Enhances SHIP-1 Expression, and Augments Anti-Tumor Responses in Pancreatic Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic cancer (PC) is a deadly disease with a grim prognosis. Pancreatic tumor derived factors (TDF) contribute to the induction of an immunosuppressive tumor microenvironment (TME) that impedes the effectiveness of immunotherapy. PC-induced microRNA-155 (miRNA-155) represses expression of Src homology 2 (SH2) domain-containing Inositol 5'-phosphatase-1 (SHIP-1), a regulator of myeloid cell development and function, thus impacting anti-tumor immunity. We recently reported that the bioflavonoid apigenin (API) increased SHIP-1 expression which correlated with the expansion of tumoricidal macrophages (TAM) and improved anti-tumor immune responses in the TME of mice with PC. We now show that API transcriptionally regulates SHIP-1 expression via the suppression of miRNA-155, impacting anti-tumor immune responses in the bone marrow (BM) and TME of mice with PC. We discovered that API reduced miRNA-155 in the PC milieu, which induced SHIP-1 expression. This promoted the restoration of myelopoiesis and increased anti-tumor immune responses in the TME of heterotopic, orthotopic and transgenic SHIP-1 knockout preclinical mouse models of PC. Our results suggest that manipulating SHIP-1 through miR-155 may assist in augmenting anti-tumor immune responses and aid in the therapeutic intervention of PC.
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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 ».