MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2005790386 · doi:10.1158/1538-7445.am2011-4923

Abstract 4923: Myofibroblasts induce specific epithelial-to-mesenchymal transition (EMT) patterns in colorectal cancer cells by enhanced secretion of bone morphogenic protein (BMP) inhibitors

2011· article· en· W2005790386 sur OpenAlexaff
George S. Karagiannis, Natasha Musrap, Eleftherios P. Diamandis

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesmoplasiaStromal cellEpithelial–mesenchymal transitionBiologyBone morphogenetic proteinCell biologyCancer researchCancer cellStable isotope labeling by amino acids in cell cultureCancerPancreatic cancerProteomicsMetastasisGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Epithelial-to-mesenchymal transition (EMT) is dictated by both cell-autonomous and stromal oncogenic signals. We hypothesized that colon cancer desmoplasia provides multiple signals, inducing EMT in cancer cells. To address this issue, we first developed cell-contact cocultures of SW480 and SW620 cell lines with normal fibroblasts. Cocultured fibroblasts (myofibroblasts) acquired the myofibroblastic phenotype with increased alpha-SMA and MMP2 expression, which was reversed by TGF-beta disruption. We identified oncogenic signals from myofibroblasts, after subjecting mono- and cocultures to secretome analysis with mass spectrometry (LC-MS/MS). In a total of 1551 identified proteins (>2 peptides), a) secretome algorithms based on prediction of secretion, were deployed, allowing the removal of intracellular contaminants from the generated coculture lists and b) monoculture datasets were used as exclusion datasets to denote the non-specific-to-desmoplasia proteins. Subsequent bioinformatic analysis in this “desmoplastic” dataset (124 proteins) was used for protein clustering and recovery of a potential EMT cluster. We deployed: a) Ingenuity pathway analysis, b) Gene ontology, c) Smooth muscle enrichment analysis with Genevestigator d) Protein-protein interaction network analysis with STRING. Interestingly, this integration revealed GREM1, FST and FSTL3, three Bone Morphogenic Protein (BMP) inhibitors, as potent MET disruptors in colorectal cancer. We thus hypothesized that cancer cells recruit stromal fibroblasts to disrupt unfavorable BMP signaling (through generation of multiple BMP inhibitors), which supports a cancer cell undifferentiated state. To test this, a colon cancer cell line (HT29; active BMP signaling), was treated with human BMP7 and decreased cell migration (p<0.05) and proliferation (p<0.05) were shown. These lysates were further used for proteomic analysis (LC-MS/MS) with label-free quantitation to investigate differential protein expression. Using gene expression meta-analysis from fetal tissues, a significant (p<0.01) shift from mesenchymal to epithelial protein dominance was noticed, after 200 ng/mL BMP7 treatment. Differentially expressed proteins remain to be validated, to better characterize the “BMP-7-disrpuption” EMT signatures in colon cancer. In conclusion, integrative “systems biology” approaches may support the identification and validation of EMT signatures with important causative links to cancer. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 102nd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2011 Apr 2-6; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2011;71(8 Suppl):Abstract nr 4923. doi:10.1158/1538-7445.AM2011-4923

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetGenetic factors in colorectal cancer→Travaux en français237 207→