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Enregistrement W2320753189 · doi:10.1158/1538-7445.am2012-1394

Abstract 1394: Acute bacterial infection increases lung cancer metastasis via toll-like receptors 2 and 4

2012· article· en· W2320753189 sur OpenAlexaff
Simon C. Chow, Carlos H.F. Chan, Mathieu Rousseau, Jonathan Cools‐Lartigue, Lucie Roussel, Betty Giannias, Heewon Yoon, Crystal Chen, Lorenzo Ferri

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetastasisImmunologyIn vivoLipoteichoic acidBiologyReceptorPneumoniaA549 cellCancer researchAntigenMicrobiologyBacterial pneumoniaCancerMedicineLung cancerPathologyStaphylococcus aureusBacteriaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract INTRODUCTION: Surgery is required for curative treatment of lung cancer but is associated with a high rate of bacterial infections such as pneumonia. There is emerging clinical evidence to suggest that infectious complications may decrease survival after cancer surgery, but the mechanism is unclear. Interactions between bacteria and host cells are mediated by specialized pathogen recognition receptors, of which the Toll-like receptors (TLRs) are best characterized. We and others have shown that cancer cells express TLRs, but their function is largely unknown. The aim of this study is to investigate the mechanisms of bacterial infection-facilitated lung cancer metastasis with a particular focus on the role of TLRs. METHODS: Two lung cancer cell lines (murine H-59 and human A549) were incubated a) directly with heat-inactivated bacteria (S.pneumonia or E.coli) or purified bacterial antigens (lipopolysaccharide or lipoteichoic acid), or b) indirectly with an in vitro pneumonia model using conditioned media from pulmonary bronchial epithelial cells incubated with heat-inactivated bacteria or bacterial antigens. Migratory and metastatic ability of thus treated cells were determined in vitro (adhesion, migration) and in vivo (hepatic intravital microscopy and intra-splenic liver metastasis). A clinically relevant in vivo model of severe infection, cecal ligation and puncture (CLP) or sham control, was employed in some animals. To assess the role of TLRs, we used transgenic TLR4 knockout mice, and small molecule inhibiting molecules or antibodies of TLRs. RESULTS: Direct and indirect (in vitro pneumonia) infection of H-59 and A549 increased adhesion to extracellular matrix components approximately 2-8 fold and 2-4 fold over negative control, respectively. In vitro pneumonia increased in vitro migration of H-59 approximately 2-5 fold. Direct and indirect incubation of H-59 with S.pneumonia and E.coli increased the in vivo adhesion to liver sinusoids 2-4 fold. CLP (in vivo infection model) enhanced the in vivo adhesion of H-59 3-fold and increased number of liver metastases at 2 weeks post-injection approximately 12 fold. These effects were attenuated in TLR4 -/- mice and with TLR2 and TLR4 inhibition. CONCLUSION: Activation of TLR2 or TLR4 on lung cancer cells, either directly by S.pneumonia and E.coli, indirectly though activated bronchial epithelial cells, or via an in vivo infection, increases cancer cell adhesion, migration and metastasis. TLRs thus represent a potential therapeutic target in bacterial infection facilitated cancer metastasis. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 1394. doi:1538-7445.AM2012-1394

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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