A Cancer Stem Cell Model for Studying Brain Metastases From Primary Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Brain metastases are most common in adults with lung cancer, predicting uniformly poor patient outcome, with a median survival of only months. Despite their frequency and severity, very little is known about tumorigenesis in brain metastases. METHODS: We applied previously developed primary solid tumor-initiating cell models to the study of brain metastases from the lung to evaluate the presence of a cancer stem cell population. Patient-derived brain metastases (n = 20) and the NCI-H1915 cell line were cultured as stem-enriching tumorspheres. We used in vitro limiting-dilution and sphere-forming assays, as well as intracranial human-mouse xenograft models. To determine genes overexpressed in brain metastasis tumorspheres, we performed comparative transcriptome analysis. All statistical analyses were two-sided. RESULTS: Patient-derived brain metastasis tumorspheres had a mean sphere-forming capacity of 33 spheres/2000 cells (SD = 33.40) and median stem-cell frequency of 1/60 (range = 0-1/141), comparable to that of primary brain tumorspheres (P = .53 and P = .20, respectively). Brain metastases also expressed CD15 and CD133, markers suggestive of a stemlike population. Through intracranial xenotransplantation, brain metastasis tumorspheres were found to recapitulate the original patient tumor heterogeneity. We also identified several genes overexpressed in brain metastasis tumorspheres as statistically significant predictors of poor survival in primary lung cancer. CONCLUSIONS: For the first time, we demonstrate the presence of a stemlike population in brain metastases from the lung. We also show that NCI-H1915 tumorspheres could be useful in studying self-renewal and tumor initiation in brain metastases. Our candidate genes may be essential to metastatic stem cell populations, where pathway interference may be able to transform a uniformly fatal disease into a more localized and treatable one.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».