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.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».