CCR2 silencing in sensory neurons blocks bone cancer progression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The peripheral nervous system contributes to cancer growth, in part by shaping the immunological niche of the tumor. How the nervous system influences bone cancer progression, and whether the underlying neuroimmune pathways can be targeted therapeutically, remain unclear. Here we demonstrate a profound influence of the peripheral nervous system on tumor progression that can be countered by silencing chemokine receptor signaling in sensory neurons. Axotomy of the tumor-innervating femoral nerve inhibits tumor progression in animals bearing bone cancer, whereas intrathecal delivery of the tumor-associated proinflammatory chemokine CCL2 promotes both tumor growth and allodynia. Silencing CCR2 in dorsal root ganglion (DRG) neurons with a newly developed lipid nanoparticle-formulated Dicer-substrate siRNA impedes tumor progression and pathological bone remodeling, and relieves bone cancer-associated pain. Mechanistically, bone cancer drives CCR2-dependent transport of substance P and CGRP along the tumor-innervating femoral nerve, and these neuropeptides expand the tumor-associated macrophage population; silencing CCR2 in DRG neurons normalizes the neuropeptide milieu and ameliorates altered bone remodeling. We thus define a targetable neuroimmune axis that contributes to cancer progression. Highlights Cancer progression activates sensory neurons, driving pain hypersensitivity and neuropeptide release. Axotomy of the tumor-innervating femoral nerve impedes tumor progression. CCL2–CCR2 signaling in DRG neurons promotes pain hypersensitivity and cancer growth. Silencing CCR2 in the DRG reduces pain hypersensitivity, tumor-associated macrophage numbers and cancer 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».