PRSS2 remodels the tumor microenvironment via repression of Tsp1 to stimulate tumor growth and progression
Notice bibliographique
Résumé
The progression of cancer from localized to metastatic disease is the primary cause of morbidity and mortality. The interplay between the tumor and its microenvironment is the key driver in this process of tumor progression. In order for tumors to progress and metastasize they must reprogram the cells that make up the microenvironment to promote tumor growth and suppress endogenous defense systems, such as the immune and inflammatory response. We have previously demonstrated that stimulation of Tsp-1 in the tumor microenvironment (TME) potently inhibits tumor growth and progression. Here, we identify a novel tumor-mediated mechanism that represses the expression of Tsp-1 in the TME via secretion of the serine protease PRSS2. We demonstrate that PRSS2 represses Tsp-1, not via its enzymatic activity, but by binding to low-density lipoprotein receptor-related protein 1 (LRP1). These findings describe a hitherto undescribed activity for PRSS2 through binding to LRP1 and represent a potential therapeutic strategy to treat cancer by blocking the PRSS2-mediated repression of Tsp-1. Based on the ability of PRSS2 to reprogram the tumor microenvironment, this discovery could lead to the development of therapeutic agents that are indication agnostic.
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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) | 0,001 | 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 ».