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Enregistrement W2040030637 · doi:10.1158/1538-7445.am10-5172

Abstract 5172: Role of CEACAM1 on cancer cell endothelial adhesion and liver metastasis in vivo

2010· article· en· W2040030637 sur OpenAlexaff
Carlos H.F. Chan, Azadeh Arabzadeh, Luisa DeMarte, Jonathan Spicer, Claire Turbide, Pnina Brodt, Nicole Beauchemin, Lorenzo Ferri

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetastasisCancerCancer researchPathologyPopulationCell adhesion moleculeAntibodyCancer cellBiologyChemistryImmunologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: There are emerging data to suggest that tumor over-expression of the carcinoembryonic antigen-related cell adhesion molecules (CEACAM1, 5 and 6) may influence cancer metastasis; however, the mechanisms for this are unclear. CEACAM1 was shown to bind homotypically to itself and heterotypically to CEACAM5 and CEACAM6. Since CEACAM1 is the only known CEACAM family member expressed on the hepatic endothelium, we hypothesized that CEACAM1 promotes cancer metastasis by directly mediating binding between circulating tumor cells and the sinusoidal endothelium. Methods: Using intra-vital microscopy (IVM), a physiologically relevant model system to assess the early stages of liver metastasis in vivo, we have compared the hepatic endothelial adhesion of intra-splenically injected MC38 cells (mouse colon cancer cell line with minimal CEACAM1 expression) between Ceacam1+/+ and Ceacam1−/− mice. A CEACAM1-negative population of MC38 cells (MC38-null) was sorted out by FACS using specific anti-CEACAM1 antibodies. MC38-null cells were then infected with retroviruses produced from ψ2 packaging cells carrying pLXSN-CEACAM1 expression construct and infected cells were selected using neomycin-containing media. A CEACAM1-positive population of MC38 cells (MC38-CC1) was sorted out by FACS using specific anti-CEACAM1 antibodies. The migratory ability of MC38-null and MC38-CC1 cells were compared by IVM in Ceacam1+/+ mice as mentioned above. Liver metastasis assays were performed by means of intra-splenic injection of MC38 cells into the Ceacam1+/+ and Ceacam1−/− mice. Data expressed as mean ± SEM, student t-test determined significance (*p<0.05). Results: By using IVM, we observed a 3-fold decrease in hepatic sinusoidal endothelial adhesion of intra-splenically injected MC38-null cells in Ceacam1−/− mice compared to Ceacam1 +/+ mice (0.8±0.2 vs 2.5±0.3 adhered cells)*. Forced expression of CEACAM1 in MC38 cells however did not significantly increase hepatic endothelial adhesion in the Ceacam1+/+ mice (2.7±0.9 adhered MC38-CC1 cells vs 2.5±0.2 adhered MC38-null cells). Development of liver metastasis after intra-splenic injection of MC38-null cells was significantly reduced in the Ceacam1−/− mice (81% reduction in comparison to Ceacam1+/+ mice)*. Conclusion: Sinusoidal endothelial cell, but not cancer cell, CEACAM1 expression supports liver metastasis by increasing the adherence of circulating tumor cells to hepatic endothelium. Further investigation will be required to dissect the exact mechanism of how endothelial CEACAM1 influence hepatic endothelial adhesion of cancer cells. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 101st Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2010 Apr 17-21; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2010;70(8 Suppl):Abstract nr 5172.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,357 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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