Tumor Environment Dictates Medulloblastoma Cancer Stem Cell Expression and Invasive Phenotype
Notice bibliographique
Résumé
The neural precursor surface marker CD133 is thought to be enriched in brain cancer stem cells and in radioresistant DAOY medulloblastoma-derived tumor cells. Given that membrane type-1 matrix metalloproteinase (MT1-MMP) expression is a hallmark of highly invasive, radioresistant, and hypoxic brain tumor cells, we sought to determine whether MT1-MMP and other MMPs could regulate the invasive phenotype of CD133(+) DAOY cells. We found that when DAOY medulloblastoma or U87 glioblastoma cells were implanted in nude mice, only those cells specifically implanted in the brain environment generated CD133(+) brain tumors. Vascular endothelial growth factor and basic fibroblast growth factor gene expression increases in correlation with CD133 expression in those tumors. When DAOY cultures were induced to generate in vitro neurosphere-like cells, gene expression of CD133, MT1-MMP, MMP-9, and MDR-1 was induced and correlated with an increase in neurosphere invasiveness. Specific small interfering RNA gene silencing of either MT1-MMP or MMP-9 reduced the capacity of the DAOY monolayers to generate neurospheres and concomitantly abrogated their invasive capacity. On the other hand, overexpression of MT1-MMP in DAOY triggered neurosphere-like formation which was further amplified when cells were cultured in neurosphere medium. Collectively, we show that both MT1-MMP and MMP-9 contribute to the invasive phenotype during CD133(+) neurosphere-like formation in medulloblastoma cells. Increases in MMP-9 may contribute to the opening of the blood-brain barrier, whereas increased MT1-MMP would promote brain tumor infiltration. Our study suggests that MMP-9 or MT1-MMP targeting may reduce the formation of brain tumor stem cells.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».