Transcriptional Analysis Reveals Evidence of Chronically Impeded ECM Turnover and Epithelium-to-Mesenchyme Transition in Scar Tissue Giving Rise to Marjolin’s Ulcer
Notice bibliographique
Résumé
Marjolin's ulcer (MU) is an aggressive malignancy arising within chronic wounds. A major cause is unhealed burn injuries. This results in well-differentiated squamous cell carcinoma (SCC). This study aimed to elucidate transcriptional changes leading to malignancy by investigating differentially expressed genes in squamous cells present in a SCC compared with MU. MU tumor cells were isolated from histologically confirmed biopsy of SCC within an unhealed burn scar. Epithelial cells (ECs) adjacent to the tumor were co-isolated and a SCC cell line was commercially purchased. mRNA from all three samples was isolated and its expression was quantified using RNASeq. A threshold of log2fold change >2-fold in either direction was considered "differentially expressed." Gene expression analysis revealed distinct differences in gene expression in MU cells compared with EC (665 genes), EC and SCC (1673 genes). Enrichment analysis confirmed that pathways most affected included 1) elevation of genes associated with extracellular matrix organization/degradation, 2) activation of DNA damage, and 3) activation of cytokine signaling. Our analysis revealed two key insights about chronic wound microenvironment conducive to ulceration. First, in EC vs. MU comparison, downregulation of Collagen and Matrix metalloproteinase families suggests chronically impaired extracellular matrix turnover giving rise to a fibrotic microenvironment. Second, in SCC vs. MU comparison, dysregulation of cadherin-mediated cell-cell adhesions is suggestive of epithelial-to-mesenchymal transitions, similar to those during development. Acquisition of epithelial-to-mesenchymal transition may underlie the high metastatic rate in MU tumors. Taken together, this sheds light on mechanisms that underlie the divergent clinical features of these cutaneous cancers.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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.
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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 ».