Abstract A203: An in vitro tumor model to characterize tumor cell metabolism in heterogeneous complex microenvironments.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tumor cells often exhibit altered metabolic behaviors that are influenced by the heterogeneity of the tumor microenvironment. This heterogeneity arises from the presence of multiple cell types, variable ECM compositions, and variable protein expression due to the presence of oxygen and nutrient gradients. Conventional methods of identifying tumor therapies fail to account for these metabolic variations in the context of a heterogeneous microenvironment. To address this shortfall, we have developed a layered, three-dimensional, heterogeneous tumor model that allows spatiotemporal metabolite collection on a timescale relevant for metabolomics profiling. SKOV-3 ovarian cancer cells were mixed with collagen and infiltrated into a scaffolding material to create a thin layer. Multiple layers were then stacked to make a thick section of tumor tissue which is then combined with a customized oxygen impermeable bioreactor. EF5 immunofluorescence was used to confirm the presence of an oxygen gradient and to quantify the spatial PO2 values, which mimic those found in solid tumors. Cell viability and nutrient, and drug distribution profiles were also characterized and profiles were found to resemble those found in spheroid culture and in vivo. Cellular response to hypoxia was confirmed through qPCR analysis of mRNA of hypoxia-inducible genes such as CA9 and CHOP, and with HIF1α staining. Our technology allows for the creation of complex, yet controlled tumor microenvironments while facilitating “snap shot” data acquisition, and will allow researchers to decouple the influence of heterogeneity on metabolic response in cancerous solid tumors. Citation Information: Mol Cancer Ther 2013;12(11 Suppl):A203. Citation Format: Darren Rodenhizer, Dan Cojocari, Bradley G. Wouters, Alison P. McGuigan. An in vitro tumor model to characterize tumor cell metabolism in heterogeneous complex microenvironments. [abstract]. In: Proceedings of the AACR-NCI-EORTC International Conference: Molecular Targets and Cancer Therapeutics; 2013 Oct 19-23; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2013;12(11 Suppl):Abstract nr A203.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».