High-throughput flow cytometry screening of human hepatocellular carcinoma reveals CD146 to be a novel marker of tumor-initiating cells
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) remains a common and lethal cancer. Cancer stem cells, or tumor-initiating cells (TICs), are thought to contribute to the pathogenesis of HCC, but remain to be fully characterized. Unbiased screens of primary human HCC cells for the identification of novel HCC TIC markers have not been reported. We conducted high-throughput flow cytometry (HT-FC) profiling to characterize the expression of 375 CD antigens on tumor cells from 10 different human HCC samples. We selected 91 of these for further analysis based on HT-FC data that showed consistent expression in discrete, rare, sortable populations of HCC cells. Nine of these CD antigens demonstrated significantly increased expression in the EpCAM+ stem/progenitor fraction of a human HCC cell line and were further evaluated in primary human HCC tissues from 30 different patients. Of the nine tested, only CD146 demonstrated significantly increased expression in HCC tumor tissue as compared with matched adjacent non-tumor liver tissue. CD146+CD31−CD45− cells purified from HCC tumors and cell lines demonstrated a unique phenotype distinct from mesenchymal stem cells. As compared with other tumor cell fractions, CD146+CD31−CD45− cells showed significantly increased colony-forming capacity in vitro, consistent with TICs. This study demonstrates that HT-FC screening can be successfully applied to primary human HCC and reveals CD146 to be a novel TIC marker in this disease.
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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 ».