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Enregistrement W4378527995 · doi:10.3390/cancers15112937

Autotaxin Inhibition with IOA-289 Decreases Breast Tumor Growth in Mice Whereas Knockout of Autotaxin in Adipocytes Does Not

2023· article· en· W4378527995 sur OpenAlexafffund
Xiaoyun Tang, Andrew J. Morris, Marcel A. Deken, David N. Brindley

Notice bibliographique

RevueCancers · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSphingolipid Metabolism and Signaling
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésAutotaxinCancer researchEndocrinologyInternal medicineBreast cancerMetastasisLysophosphatidic acidMedicineBiologyChemistryCancerReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer cells produce negligible quantities of autotaxin. Instead, previous work indicated that adipocytes in the inflamed adipose tissue adjacent to breast tumors are a major source of autotaxin secretion that drives breast tumor growth, metastasis, and the loss of efficacy for chemotherapy and radiotherapy. To test this hypothesis, we used mice with an adipocyte-specific knock out of autotaxin. The lack of autotaxin secretion from adipocytes failed to decrease the growth of orthotopic E0771 breast tumors in syngeneic C57BL/6 mice and the growth and lung metastasis of spontaneous breast tumors in MMTV-PyMT mice. However, the inhibition of autotaxin with IOA-289 decreased the growth of E0771 tumors, indicating that another source of autotaxin is responsible for tumor growth. Tumor-associated fibroblasts and leukocytes produce the majority of autotoxin transcripts in the E0771 breast tumors, and we hypothesize that they are the main sources of ATX that drive breast tumor growth. Autotaxin inhibition with IOA-289 increased the numbers of CD8α+-T-cells in the tumors. This was accompanied by decreases in the concentrations of CXCL10, CCL2, and CXCL9 in the plasma and LIF, TGFβ1, TGFβ2, and prolactin in the tumors. Bioinformatics analysis of human breast tumor databases showed that autotaxin (ENPP2) is expressed mainly in endothelial cells and fibroblasts. Autotaxin expression correlated significantly with increases in IL-6 cytokine receptor ligand interactions, signaling by LIF, TGFβ, and prolactin. This confirms the relevance of results from autotaxin inhibition in the mouse model. We propose that inhibiting autotaxin activity that is derived from cells presenting breast tumors such as fibroblasts, leukocytes, or endothelial cells changes the tumor micro-environment in such a way as to inhibit tumor growth.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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