Extracellular vesicles from pancreatic cancer and its tumour microenvironment promote increased Schwann cell migration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) exhibits a high frequency of neural invasion (NI). Schwann cells (SCs) have been shown to be reprogrammed to facilitate cancer cell migration and invasion into nerves. Since extracellular vesicles (EVs) affect the tumour microenvironment and promote metastasis, the present study analysed the involvement of EVs from pancreatic cancer cells and their microenvironment in altering SC phenotype as part of the early events in the process of NI. METHODS: EVs were isolated from human/murine PDAC cells, pancreatic stellate cells (PSCs), human tissues and plasma to perform a novel 3D migration assay, qRT-PCR and western blot. Kaplan-Meier and Cox regression analyses were employed to evaluate the clinical potential of plasma EV-derived candidate from 165 PDAC patients. RESULTS: The EVs from PDAC cells, PSCs derived from human tumour tissues, other cell types in the tumour microenvironment from tumour tissues and circulating plasma act as drivers of a pro-migratory phenotype of SCs by inducing dedifferentiation in SCs. Notably, p75NTR expression was upregulated in the plasma-derived EVs from patients with NI (Pn1) relative to those without NI (Pn0). High expression of plasma-derived EV p75NTR correlated with reduced overall survival and was identified as an independent prognostic factor. CONCLUSIONS: These findings suggest that EV-mediated SC migration underlies the interactions contributing to PDAC-associated NI with implications for improved outcome and therapeutic strategy.
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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 ».