Abstract 3476: Profiling CD antigens signature in human hepatocellular carcinoma (HCC) by cell-based high-throughput screening flow cytometry (HTS-FC)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accumulating evidence supports the cancer stem cell (CSC) hypothesis, which posits that CSCs are the source of many solid tumor types including hepatocellular carcinoma (HCC). In HCC, CSCs have been identified by a variety of CD antigens, including CD133, CD326 (EpCAM), CD90, CD44, CD24, CD13, which could serve as potential therapeutic targets. However, due to the heterogeneity of HCC, these markers do not account for CSC activity in all tumors, and there is thus a need to identify novel HCC CSC markers. We have developed a cell-based high-throughput screening flow cytometry (HTS-FC) platform to robustly characterize expression profiles of CD antigens on primary human HCC cells. We titrated all commercial fluorescence conjugated CD antibodies (CD1 to CD363) into four 96-well microplates, isolated and stained HCC cells with CD45 antibody then divided and incubated these cells with different CD antibodies in microplates (1X10^5 cells/well) followed by a LIVE/DEAD® reactive dye treatment. Stained plates were fixed and subjected to BD™ LSR II flow cytometry using High Throughput Sampler Unit. Each CD antigen expression percentage was analyzed within the CD45 negative subpopulation by FlowJo software. After investigating 10 HCC tumors, we performed heat-map and cluster analysis using Multi Experiment Viewer software. Our analysis of primary human HCC cells demonstrated that previously identified index markers of HCC CSC are expressed on a highly variable fraction of tumor cells as follows: CD13 (76.10 ± 8.72%), CD24 (7.79 ± 5.33%), CD90 (5.29 ± 0.84%), EpCAM (0.50 ± 0.46%), CD44 (0.041 ± 0.019%) and CD133 (0.0051 ± 0.0034%). Based on the heat-map, we classified all CD markers into five groups: 20 CD13-like high expressions (30%∼100%), 12 median expressions (10%∼30%), 32 CD90-like low expressions (1.0%∼10%), 60 EpCAM-like rare expressions (0.03%∼1.0%) and 249 nonsense expressions. We focused on the CD90- and EpCAM-like groups (92 CD candidates) for novel potential CSC markers. Using quantitative real-time RT-PCR, we determined the mRNA level of 92 antigens in reference to the EpCAM+/CD133+ CSC subpopulations sorted from 4 human HCC cell lines (HepG2, Hep3B, PLC/PRF/5 and Huh7) and identified 20% of these 92 candidates with stem/progenitor mRNA phenotype. We then measured the mRNA level of these remaining candidates in 40 pairs of primary human HCC tumor/adjacent normal tissues and identified two novel CD antigens showing high tumor specificity. We are now purifying these cells from primary HCC tumors in order to determine whether these small populations identify cells with CSC activity in xenograft models and sphere-forming assays. These studies demonstrate that cell-based high-throughput screening flow cytometry screening can be used in combination with other cell/molecular biological techniques to identify novel populations of tumor cells with unique functional characteristics. Citation Format: Kui Chen, Laurie Ailles, John E. Dick, Anand Ghanekar. Profiling CD antigens signature in human hepatocellular carcinoma (HCC) by cell-based high-throughput screening flow cytometry (HTS-FC). [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 3476. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-3476
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».