Stem Cell Factor-Based Identification and Functional Properties of In Vitro-Selected Subpopulations of Malignant Mesothelioma Cells
Notice bibliographique
Résumé
Malignant mesothelioma (MM) is an aggressive neoplasm characterized by a poor patient survival rate, because of rapid tumor recurrence following first-line therapy. Cancer stem cells (CSCs) are assumed to be responsible for initiating tumorigenesis and driving relapse after therapeutic interventions. CSC-enriched MM cell subpopulations were identified by an OCT4/SOX2 reporter approach and were characterized by (1) increased resistance to cisplatin, (2) increased sensitivity toward the FAK inhibitor VS-6063 in vitro, and (3) a higher tumor-initiating capacity in vivo in orthotopic xenograft and allograft mouse models. Overexpression of NF2 (neurofibromatosis 2, merlin), a tumor suppressor often mutated or lost in MM, did not affect proliferation and viability of CSC-enriched MM populations but robustly decreased the viability of reporter-negative cells. In contrast, downregulation of calretinin strongly decreased proliferation and viability of both populations. In summary, we have enriched and characterized a small MM cell subpopulation that bears the expected CSC characteristics.
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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 ».