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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».