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Record W1521814933

L'impact de la MT1-MMP sur la régulation transcriptionelle des "colony stimulating factors" dans les cellules souches mésenchymateuses

2013· article· fr· W1521814933 on OpenAlexfundno aff
Alain Zgheib

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicCytokine Signaling Pathways and Interactions
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
KeywordsMolecular biologyChemistryBiology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les cellules souches mésenchymateuses (MSC) de la moelle osseuse sont recrutées au site tumoral pour contribuer, par effet paracrine, à la néovascularisation des tumeurs via leurs propriétés immunomodulatrices en sécrétant des cytokines et des chemokines. Parmi ces cytokines, les « Colony Stimulating Factors » (CSF) sont reconnues être impliquées dans les processus menant à la progression tumorale telle l'invasion, la migration, la métastase et l'angiogenèse. Les CSF sont responsables de l'activation des cellules endothéliales pour induire la formation de nouveaux capillaires permettant la vascularisation des tumeurs. La MT1-MMP, une métalloprotéase surexprimée au nivau des foyers tumoraux, joue un rôle important dans la régulation de plusieurs voies de signalisations intracellulaires impliquées dans le développement tumoral. Une meilleure compréhension des mécanismes moléculaires régulés par le domaine cytoplasmique de la MT1-MMP et induisant la progression tumorale permettrait d'envisager de nouvelles stratégies thérapeutiques. Dans notre étude, nous avons utilisé la Concanavaline-A (ConA) comme agoniste des récepteurs « Toll-Like Receptors » (TLR), spécifiquement les TLR-2 et TLR-6 exprimés au nivau des MSC, et comme inducteur de la métalloprotéase matricielle de type membranaire-1 (MT1-MMP). Nous avons démontré que la ConA est responsable de l'induction génique du granulocyte macrophage-CSF (GM-CSF, CSF-2), du granulocyte CSF (G-CSF, CSF-3), et de l'expression de la MT1-MMP. De plus, nous avons découvert deux axes de signalisation Src et JAK/Stat3 médiés par MT1-MMP et responsables de la régulation transcriptionnelle de CSF-2 et CSF-3 dans les MSC. De plus, la surexpression d'une forme recombinante mutée au nivau du domaine cytoplasmique de MT1-MMP (Y573F) non-phosphorylable prévient l'induction génique des CSF-2 et CSF-3. Par la suite, nous avons démontré que l'AG490, un inhibiteur pharmacologique de JAK-2, inhibe l'induction de CSF-2 et de la MT1-MMP par la ConA et que le Tofacitinib, un inhibiteur de JAK dose-dépendant, inhibe l'induction de MT1-MMP, de CSF-2 et de CSF-3. En utilisant la méthode des ARN interférant (siRNA), nous avons également trouvé que JAK-1, JAK-3 et TYK-2 tous prévenaient l'induction de CSF-3 alors que JAK-2 ne prévient que l'induction de CSF-2. Enfin, nous avons montré que l'epigallocatechin gallate (EGCG), la forme majeure des catéchines du thé vert, possède des effets antiangiogéniques et immunomodulateurs pouvant potentiellement expliquer une partie de ses propriétés chimiopréventives en antagonisant l'induction de l'expression des gènes de MT1-MMP, CSF-2 et de CSF-3 par la ConA. Attendu que les MSC sont impliquées dans la vascularisation tumorale ainsi que dans l'angiogenèse, possiblement via la sécrétion des CSF-2 et CSF-3 via la voie de signalisation TLR-2/6/MT1-MMP/Src kinase et JAK/STAT3, nous suggérons que le ciblage pharmacologique de cette voie minimiserait la contribution des MSC à la vascularisation tumorale. Enfin, notre étude suggère également que I'EGCG pourrait jouer un rôle chimiopréventif en ciblant les fonctions signalétiques de la MT1-MMP.
\n______________________________________________________________________________ 
\nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Concanavaline-A, « colony stimulating factor », cellules souches mésenchymateuses, MT1-MMP, EGCG, Stat3, JAK, Src, angiogenèse, « toll-like receptors »

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.565
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.220
Teacher spread0.205 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2013
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