Manipulating the EphB4-ephrinB2 axis to reduce metastasis in HNSCC
Notice bibliographique
Résumé
The EphB4-ephrinB2 signaling axis has been heavily implicated in metastasis across numerous cancer types. Our emerging understanding of the dichotomous roles that EphB4 and ephrinB2 play in head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) poses a significant challenge to rational drug design. We find that EphB4 knockdown in cancer cells enhances metastasis in preclinical HNSCC models by augmenting immunosuppressive cells like T regulatory cells (Tregs) within the tumor microenvironment. EphB4 inhibition in cancer cells also amplifies their ability to metastasize through increased expression of genes associated with epithelial mesenchymal transition and hallmark pathways of metastasis. In contrast, vascular ephrinB2 knockout coupled with radiation therapy (RT) enhances anti-tumor immunity, reduces Treg accumulation into the tumor, and decreases metastasis. Notably, targeting the EphB4-ephrinB2 signaling axis with the engineered EphB4 ligands EFNB2-Fc-His and Fc-TNYL-RAW-GS reduces local tumor growth and distant metastasis in a preclinical model of HNSCC. Our data suggest that targeted inhibition of vascular ephrinB2 while avoiding inhibition of EphB4 in cancer cells could be a promising strategy to mitigate HNSCC metastasis.
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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) | 0,002 | 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 ».