Infliximab, a Monoclonal Antibody against TNF-α, Inhibits NF-κB Activation, Autotaxin Expression and Breast Cancer Metastasis to Lungs
Notice bibliographique
Résumé
An inflammatory milieu in the tumor microenvironment leads to immune evasion, resistance to cell death, metastasis and poor prognosis in breast cancer patients. TNF-α is a proinflammatory cytokine that regulates multiple aspects of tumor biology from initiation to progression. TNF-α-induced NF-κB activation initiates inflammatory pathways, which determine cell survival, death and tumor progression. One candidate pathway involves the increased secretion of autotaxin, which produces lysophosphatidate that signals through six G-protein-coupled receptors. Significantly, autotaxin is one of the 40-50 most upregulated genes in metastatic tumors. In this study, we investigated the effects of TNF-α by blocking its action with a monoclonal antibody, Infliximab, and studied the effects on autotaxin secretion and tumor progression. Infliximab had little effect on tumor growth, but it decreased lung metastasis by 60% in a syngeneic BALB/c mouse model using 4T1 breast cancer cells. Infliximab-treated mice also showed a decrease in proliferation and metastatic markers like Ki-67 and vimentin in tumors. This was accompanied by decreases in NF-κB activation, autotaxin expression and the concentrations of plasma and tumor cytokines/chemokines which are involved in metastasis. We also demonstrated a positive correlation of TNF-α -NF-κB and ATX expression in breast cancer patients using cancer databases. Studies in vitro showed that TNF-α-induced NF-κB activation increases autotaxin expression and the clone forming ability of 4T1 breast cancer cells. This report highlights the potential role of Infliximab as an additional approach to attenuate signaling through the autotaxin-lysophosphatidate-inflammatory cycle and decrease mortality from metastatic cancer.
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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 ».