Abstract 3053: Stability and stemness of the hybrid epithelial-mesenchymal phenotype
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transitions between epithelial and mesenchymal phenotypes – EMT and MET – are hallmarks of cellular plasticity during embryonic development and cancer metastasis. During these transitions, cells can also adopt a hybrid epithelial/mesenchymal (hybrid E/M) phenotype enabling them to migrate collectively as observed during gastrulation, wound healing, and clusters of Circulating Tumor Cells (CTCs). The hybrid E/M phenotype has largely been tacitly assumed to be 'metastable', i.e. transient state. Here, we integrate mathematical modeling with in vitro experiments to identify certain 'phenotypic stability factors' (PSFs) - GRHL2, OVOL2 and ΔNP63α that can stabilize a hybrid E/M phenotype. We show that H1975 (NSCLC cell line) cells can display a hybrid E/M phenotype stably and migrate collectively, a behavior that is impaired by knockdown of GRHL2 or OVOL2. Further, our computational model predicts that these PSFs can also associate hybrid E/M phenotype with high tumor-initiating potential, a prediction strengthened by the observation that the higher levels of one or more of these PSFs may predict poor patient outcome. Overall, our results suggest that a hybrid E/M phenotype need not be 'metastable', and bolster the notion that a hybrid E/M phenotype, but not necessarily full EMT, associates with aggressive tumor progression. Citation Format: Mohit Kumar Jolly, Dongya Jia, Satyendra C. Tripathi, Steve Mooney, Muge Celiktas, Samir M. Hanash, Sendurai A. Mani, Kenneth J. Pienta, Eshel Ben-Jacob, Herbert Levine. Stability and stemness of the hybrid epithelial-mesenchymal phenotype [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 3053. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-3053
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».