Rôle de MT1-MMP dans l'interrelation entre les voies SMAD2/3 et JAK/STAT3 impliquées dans la transition épithélio-mésenchymateuse des cellules U87 de glioblastomes
Bibliographic record
Abstract
Parmi les cancers les plus agressifs figure le glioblastome multiforme (GBM), une tumeur maligne primitive du système nerveux central. Le traitement par chimiothérapie se voit confronté à la récidive de la tumeur par sélection de clones résistants, faisant échouer tout espoir de guérison. La caractéristique qui véhicule l’agressivité de ce type de tumeur, est la capacité à envahir les tissus environnants et de se propager via le processus de transition épithélio-mésenchymateuse (EMT). Ce processus fait intervenir des facteurs de transcription comme SNAIL, des métalloprotéinases comme MT1-MMP et des protéines régulatrices telles que SMAD2/3, SRC et JAK/STAT3. Notre objectif, dans un premier temps, est d’évaluer l’effet de l’épigallocatéchine gallate (EGCG), une molécule naturelle dérivée du thé, sur les voies de signalisations de l’EMT en présence et en absence de Concanavaline A (ConA) ou de TGFβ, conditions connues pour induire l’EMT. La RT-qPCR a révélé que l’EGCG inhibe l’induction de l’expression des gènes de l’EMT similairement au Galunisertib, un inhibiteur pharmacologique de la fonction kinase du récepteur au TGFβ. Ces résultats sont confirmés au niveau protéique par immunobuvardage. Dans un deuxième temps, notre travail vise à définir SNAIL ou MT1-MMP comme précurseur dans la cascade d’évènements menant à l’EMT. Le "knock-down" des protéines cibles, a montré que l’absence de MT1-MMP réduit significativement l’expression de SNAIL, mais l’absence de SNAIL n’altère pas significativement l’expression de MT1-MMP. L’absence de MT1-MMP a également pour effet de réduire l’activation de SMAD2/3 en présence de TGFβ. Ceci montre que MT1-MMP est un intermédiaire dans la transduction du signal induit par le TGFβ. L’utilisation d’inhibiteurs pharmacologiques des voies de signalisation Jak/STAT3, le Tofacitinib et l’AG490 respectivement, réduit la migration cellulaire. Sur le système Excelligence, l’EGCG avait le plus faible index de migration, ce qui en fait le meilleur inhibiteur de migration cellulaire et par conséquent de l’EMT. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Concanavaline A, épigallocatéchine gallate, Galunisertib, MT1-MMP
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".