Microenvironment-Modulated Metastatic CD133+/CXCR4+/EpCAM− Lung Cancer–Initiating Cells Sustain Tumor Dissemination and Correlate with Poor Prognosis
Notice bibliographique
Résumé
Metastasis is the main reason for lung cancer-related mortality, but little is known about specific determinants of successful dissemination from primary tumors and metastasis initiation. Here, we show that CD133(+)/CXCR4(+) cancer-initiating cells (CIC) directly isolated from patient-derived xenografts (PDX) of non-small cell lung cancer are endowed with superior ability to seed and initiate metastasis at distant organs. We additionally report that CXCR4 inhibition successfully prevents the increase of cisplatin-resistant CD133(+)/CXCR4(+) cells in residual tumors and their metastatization. Immunophenotypic analysis of lung tumor cells intravenously injected or spontaneously disseminated to murine lungs demonstrated the survival advantage and increased colonization ability of a specific subset of CD133(+)/CXCR4(+) with reduced expression of epithelial cell adhesion molecule (EpCAM(-)), which also shows the greatest in vitro invasive potential. We next prove that recovered disseminated cells from lungs of PDX-bearing mice enriched for CD133(+)/CXCR4(+)/EpCAM(-) CICs are highly tumorigenic and metastatic. Importantly, microenvironment stimuli eliciting epithelial-to-mesenchymal transition, including signals from cancer-associated fibroblasts, are able to increase the dissemination potential of lung cancer cells through the generation of the CD133(+)/CXCR4(+)/EpCAM(-) subset. These findings also have correlates in patient samples where disseminating CICs are enriched in metastatic lymph nodes (20-fold, P = 0.006) and their detection in primary tumors is correlated with poor clinical outcome (disease-free survival: P = 0.03; overall survival: P = 0.05). Overall, these results highlight the importance of specific cellular subsets in the metastatic process, the need for in-depth characterization of disseminating tumor cells, and the potential of therapeutic strategies targeting both primary tumor and tumor-microenvironment interactions.
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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) | 0,002 | 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 ».