Insights into Biochemical Alteration in Cancer‐Associated Fibroblasts by using Novel Correlative Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The microenvironment of a tumor changes chemically and morphologically during cancer progression. Cancer‐stimulated fibroblasts promote tumor growth, however, the mechanism of the transition to a cancer‐stimulated fibroblast remains elusive. Here, the multi‐modal spectroscopic methods Fourier transform infrared imaging (FTIRI), X‐ray absorption spectroscopy (XAS) and X‐ray fluorescence imaging (XFI) are used to characterize molecular and atomic alterations that occur in cancer‐stimulated fibroblasts. In addition to chemical changes in lipids (olefinic and acyl chain) and protein aggregation observed with FTIRI, a new infrared biomarker for oxidative stress in stimulated fibroblasts is reported. Oxidative stress is observed to cause lipid peroxidation, which leads to the appearance of a new band at 1721 cm−1, assigned to 4‐hydroxynonenal. Complementary to FTIRI, XFI is well suited to determining atom concentrations and XAS can reveal the speciation of individual elements. XFI reveals increased concentrations of P, S, K, Ca within stimulated fibroblasts. Furthermore, XAS studies reveal alterations in the speciation of S and Ca in stimulated fibroblasts, which might provide insight into the mechanisms of cancer progression. Using XFI, not only is the concentration change of individual elements observed, but also the subcellular localization. This study demonstrates the wealth of biochemical information provided by a multi‐modal imaging approach and highlights new avenues for future research into the microenvironment of breast tumors.
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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 | 0,001 | 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 ».