Stem Cell Media Culture of Melanoma Results in the Induction of a Nonrepresentative Neural Expression Profile
Notice bibliographique
Résumé
The ability of cell lines to accurately represent cancer is a major concern in preclinical research. Culture of glioma cells as neurospheres in stem cell media (SCM) has been shown to better represent the genotype and phenotype of primary glioblastoma in comparison to serum cell lines. Despite the use of neurosphere-like models of many malignancies, there has been no robust analysis of whether other cancers benefit from a more representative phenotype and genotype when cultured in SCM. We analyzed the growth properties, transcriptional profile, and genotype of melanoma cells grown de novo in SCM, as while melanocytes share a common precursor with neural cells, melanoma frequently demonstrates divergent behavior in cancer stem cell assays. SCM culture of melanoma cells induced a neural lineage gene expression profile that was not representative of matched patient tissue samples and which could be induced in serum cell lines by switching them into SCM. There was no enrichment for expression of putative melanoma stem cell markers, but the SCM expression profile did overlap significantly with that of SCM cultures of glioma, suggesting that the observed phenotype is media-specific rather than melanoma-specific. Xenografts derived from either culture condition provided the best representation of melanoma in situ. Finally, SCM culture of melanoma did not prevent ongoing acquisition of DNA copy number abnormalities. In conclusion, SCM culture of melanoma does not provide a better representation of the phenotype or genotype of metastatic melanoma, and the resulting neural bias could potentially confound therapeutic target identification.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».