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Enregistrement W2060360091 · doi:10.1158/1538-7445.am2011-lb-282

Abstract LB-282: Cancer-specific motogenic signals induce collective migratory pattern in myofibroblasts via increased tight junction formation

2011· article· en· W2060360091 sur OpenAlexaff
George S. Karagiannis, Eleftherios P. Diamandis

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyofibroblastDesmoplasiaAutocrine signallingCancerCell biologyCancer cellFibroblastCancer researchCell migrationBiologyParacrine signallingPathologyCellChemistryCell cultureMedicineFibrosisBiochemistryGeneticsPancreatic cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tumor cells recruit normal fibroblasts through paracrine signals, and transform them into cancer-associated fibroblasts (CAFs) at the cancer invasion front, a lesion known as desmoplasia. CAFs have increased proliferation, migration and contractile behaviour, all regulated by a specific biological program, the fibroblast-to-myofibroblast transdifferentiation. Since cancer cell-secreted factors are responsible for this effect, we hypothesized that the genetic background of individual tumor cells could cause diverse migratory potential in CAFs. To test this, we performed wound healing assays in 18Co normal colonic fibroblast monolayers and observed migratory patterns, upon stimulation with conditioned media (CM) from various colon cancer cell lines (i.e. HT29, SW480, SW620) with diverse genetic background. Statistical assessment of mean wound length, invasive growth potential and number of migrating cells, revealed that HT29 CM induced collective migration, while SW480/SW620 CM preferentially induced individual cell migration (p<0.01). Polarity assays showed that HT29-treated fibroblasts had increased direction-sensing compared to other CM (p<0.01). Moreover, alpha-smooth muscle actin immunocytochemistry and matrix metalloproteinase-2 ELISA revealed that all cancer CM induced the myofibroblastic phenotype in 18Co cells. This indicated that the polarized, collective migratory pattern in HT29-treated 18Co cells occurs probably due to specific motogenic effectors, regulated by the HT29 secretome. An in-house developed, powerful SILAC approach, allowed the relative quantification of HT29-treated and autocrine (18Co)-treated myofibroblast proteomes, aiming to elucidate key proteins, potentially regulating collective migration. Using stringent criteria, we identified 22 proteins with >2-fold increase in HT29-treated cells. Three of these (PLAU, TIMP1, ITGA2) might explain the acquisition of myofibroblastic phenotype, since they are previously-known markers. Notably, Claudin-11 (CLDN11), a tight-junction protein, was found to be increased (2.5-fold) in HT29-treated 18Co cells. CLDN11 mRNA (PCR) and protein (Western Blot) levels were significantly increased in HT29-treated compared with SW480- and SW620-treated cells. siRNA-mediated knockdown of CLDN11 in 18Co cells suppressed the collective nature of migration. Conclusively, the paradoxical formation of tight junctions (TJs) during myofibroblast migration could be of considerable importance, since these apparatuses mainly characterize the epithelial phenotype, by providing epithelial shape and polarity. Our data suggest that upon overexpression in mesenchymal cells, TJs might allow collective, polarized and coordinated migration. Factors present in HT29 CM, responsible for CLDN11 upregulation in 18Co cells, are currently pursued via quantitative proteomics. 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 LB-282. doi:10.1158/1538-7445.AM2011-LB-282

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

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)0,0040,001

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
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

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