Autotaxin Inhibition with IOA-289 Decreases Breast Tumor Growth in Mice Whereas Knockout of Autotaxin in Adipocytes Does Not
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».