Pro-Inflammatory Cytokines Transactivate Glycosylated Cytokine Receptors on Cancer Cells to Induce Epithelial–Mesenchymal Transition to the Metastatic Phenotype
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The significance of cytokine signaling on cancer progression and metastasis has raised interest in cancer research over the last few decades. Here, we analyzed the effects of three cytokines that we previously reported are significantly upregulated rapidly after the surgical removal of primary breast, colorectal, and prostate cancer. We also investigated the regulation of their cognate receptors. Methods: All experiments were conducted using the PANC-1, SW620, and MCF-7 cell lines, treated with three different cytokines (TGF-β1, HGF, and IL-6). The effect of these cytokines on the expression of epithelial–mesenchymal transition (EMT) cell surface markers and neuraminidase-1 activity was measured via fluorescent microscopy and image analysis software. Results: The findings show that these cytokines increase the expression of mesenchymal markers while reducing epithelial markers, corresponding to the EMT process. A strong link between cytokine receptor signaling and the Neu-1-MMP-9-GPCR crosstalk was identified, suggesting that cytokine receptor binding leads to increased Neu-1 activity and subsequent signaling pathway activation. Oseltamivir phosphate (OP) prevented sialic acid hydrolysis by neuraminidase-1 (Neu-1), leading to the downregulation of these signaling cascades. Conclusions: In concert with the previous work revealing the role of Neu-1 in regulating other glycosylated receptors implicated in cancer cell proliferation and EMT, targeting Neu-1 may provide effective treatment against a variety of malignancies. Most significantly, the treatment of patients with specific inhibitors of Neu-1 soon after primary cancer surgery may improve our ability to cure early-stage cancer by inhibiting the EMT process and disrupting the ability of any residual cancer cell population to metastasize.
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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) | 0,002 | 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 ».