Abstract B12: The role of stromal cells in supporting tumor-initiating cells in serous ovarian carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High grade serous ovarian carcinoma has been shown to be a highly heterogeneous disease. In vivo studies demonstrate that the tumor initiating frequency (TIF) varies substantially from case to case. Nonetheless, the tumor initiating subset remains a rare population within the epithelial compartment and can be enriched using the cell surface marker CD133 (Stewart et al., PNAS, 2011). The tumor microenvironment may play a role in supporting and maintaining tumor initiating cells (TIC) through direct and/ or indirect cross talk. The contribution of the mesenchymal component of the microenvironment may prove to be essential in providing such support as has been previously shown in studies on breast and prostate cancers. We hypothesize that cancer associated fibroblasts (CAFs) serve as a niche that supports and maintains the tumorigenic potential of TICs in SOC. We have derived and established CAF lines from bulk primary tumors and characterized their phenotype through immunostaining. Those lines stained positive for mesenchymal markers (Vimentin and Alpha-SMA), and stained negative for the epithelial marker Cytokertain. A profile of surface markers expressed on the surface of these CAF lines was then generated by running a flow cytometry-based high throughput screen (HTS) for 370 known cell surface proteins. Those markers are being validated for their specificity by immunostaining, FACS, qPCR, and in vivo work. Preliminary data obtained through immunoflourescnce and FACS support the specificity of our candidate stromal marker CD90. Furthermore, FACS data show that CD90 is expressed more brightly on fibroblasts than on epithelial cells (EpCAM+) in bulk SOC cases. Consequently, CD90 has been selected for sorting stromal cells for additional validation. Quantitative PCR analysis of CD90+EpCAM- sorted populations further validates their over-expression of mesenchymal genes when compared to CD90-EpCAM+ sorted populations. Moreover, functional validation of the influence of fibroblasts on the growth of tumor cells is currently being investigated through co-injection and co-culture assays. Preliminary data show that the presence of fibroblasts better supports the growth of epithelial colonies in culture than when compared to other conditions. Interplay between the niche and a specific subset of epithelial cells may promote those cells to become more tumorigenic. Such an interaction may be dependent on direct physical contact and/or indirect cross talk. Ultimately, we aim on understanding the mechanisms that govern these interactions. Citation Format: Ali Hussain, Jocelyn Stewart, Elzbieta Hyatt, Benjamin Neel, Laurie Ailles. The role of stromal cells in supporting tumor-initiating cells in serous ovarian carcinoma. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Tumor Invasion and Metastasis; Jan 20-23, 2013; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(3 Suppl):Abstract nr B12.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».