Kinetics of MDR Transport in Tumor-Initiating Cells
Notice bibliographique
Résumé
Multidrug resistance (MDR) driven by ABC (ATP binding cassette) membrane transporters is one of the major causes of treatment failure in human malignancy. MDR capacity is thought to be unevenly distributed among tumor cells, with higher capacity residing in tumor-initiating cells (TIC) (though opposite finding are occasionally reported). Functional evidence for enhanced MDR of TICs was previously provided using a "side population" assay. This assay estimates MDR capacity by a single parameter - cell's ability to retain fluorescent MDR substrate, so that cells with high MDR capacity ("side population") demonstrate low substrate retention. In the present work MDR in TICs was investigated in greater detail using a kinetic approach, which monitors MDR efflux from single cells. Analysis of kinetic traces obtained allowed for the estimation of both the velocity (V max) and affinity (K M) of MDR transport in single cells. In this way it was shown that activation of MDR in TICs occurs in two ways: through the increase of V max in one fraction of cells, and through decrease of K M in another fraction. In addition, kinetic data showed that heterogeneity of MDR parameters in TICs significantly exceeds that of bulk cells. Potential consequences of these findings for chemotherapy are discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».