Tumour extracellular vesicles induce neutrophil extracellular traps to promote lymph node metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Lymph nodes (LNs) are frequently the first sites of metastasis. Currently, the only prognostic LN assessment is determining metastatic status. However, there is evidence suggesting that LN metastasis is facilitated by the formation of a pre-metastatic niche induced by tumour derived extracellular vehicles (EVs). Therefore, it is important to detect and modify the LN environmental changes. Earlier work has demonstrated that neutrophil extracellular traps (NETs) can sequester and promote distant metastasis. Here, we first confirmed that LN NETs are associated with reduced patient survival. Next, we demonstrated that NETs deposition precedes LN metastasis and NETs inhibition diminishes LN metastases in animal models. Furthermore, we discovered that EVs are essential to the formation of LN NETs. Finally, we showed that lymphatic endothelial cells secrete CXCL8/2 in response to EVs inducing NETs formation and the promotion of LN metastasis. Our findings reveal the role of EV-induced NETs in LN metastasis and provide potential immunotherapeutic vulnerabilities that may occur early in the metastatic cascade.
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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 ».