Blood flow diverts extracellular vesicles from endothelial degradative compartments to promote angiogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles released by tumors (tEVs) disseminate via circulatory networks and promote microenvironmental changes in distant organs favoring metastatic seeding. Despite their abundance in the bloodstream, how hemodynamics affect the function of circulating tEVs remains unsolved. We demonstrated that efficient uptake of tEVs occurs in venous endothelial cells that are subjected to hemodynamics. Low flow regimes observed in veins partially reroute internalized tEVs toward non-acidic and non-degradative Rab14-positive endosomes, at the expense of lysosomes, suggesting that endothelial mechanosensing diverts tEVs from degradation. Subsequently, tEVs promote the expression of pro-angiogenic transcription factors in low flow-stimulated endothelial cells and favor vessel sprouting in zebrafish. Altogether, we demonstrate that low flow regimes potentiate the pro-tumoral function of circulating tEVs by promoting their uptake and rerouting their trafficking. We propose that tEVs contribute to pre-metastatic niche formation by exploiting endothelial mechanosensing in specific vascular regions with permissive hemodynamics.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».