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Enregistrement W2739890452 · doi:10.1158/1538-7445.am2017-5897

Abstract 5897: Single cell-derived analysis of desmoid tumors for studying tumor-stroma interactions

2017· article· en· W2739890452 sur OpenAlexaff
Mushriq Al‐Jazrawe, Steven Xu, Qingxia Wei, Raymond Poon, Benjamin A. Alman

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSoft tissue tumor case studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMutantWnt signaling pathwayStromaStromal cellPopulationMutationCancer researchAXIN2Cell sortingMolecular biologyCellGeneticsSignal transductionImmunologyGeneImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cancer associated fibroblasts play an important role in the maintenance and remodeling of the tumor microenvironment, providing the appropriate conditions for neoplastic cell growth and invasion. Desmoid tumors (DT), also called aggressive fibromatosis, are rare, locally invasive soft tissue tumors that consist of fibroblastic cells embedded in extracellular matrix. Identification of the stromal cells to study tumor-stroma interactions is difficult due to both populations displaying a fibroblastic phenotype, and no cell marker exists that reliably differentiates between the two populations. Majority of DT arise sporadically due to somatic activating mutations in beta-catenin (CTNNB1), a major effector molecule of canonical Wnt signaling. We established single cell derived colonies from multiple DT samples and characterized the beta-catenin mutation status of each clone by Sanger sequencing. Indeed, we were able to establish both mutant and non-mutant colonies from DT samples. Quantitative PCR for beta-catenin targets AXIN2 and LEF1 confirmed differential activity between the mutant and non-mutant colonies. The specific CTNNB1 codon mutation had no difference on beta-catenin transcriptional activity. We next performed a high throughput surface antigen screen to identify cell markers that can distinguish between the two subpopulations. Our screen found CD142 to be uniquely expressed by the mutant colonies, while the non-mutant colonies uniquely expressed Podoplanin. Quantitative PCR confirmed the differential expression of these markers. Furthermore, the CD142-positive population in heterogeneous DT samples correlated with their mutation frequency. Importantly, CD142-based cell sorting allowed the isolation of the mutant subpopulation even in samples that appeared as wild-type by Sanger sequencing. We also studied the expression of secreted factors in our mutant and non-mutant populations. We observed that CTHRC1, a ligand related to the Wnt/PCP pathway, is highly elevated exclusively in the mutant subpopulations. Recombinant CTHRC1 increased the proliferation rate of DT primary cultures, as measured by BrdU incorporation, while neutralizing antibodies against CTHRC1 decreased cell proliferation. The importance of tumor-stroma interactions cannot be studied without first identifying and characterizing the two populations. This has been especially difficult in soft tissue sarcomas where both the neoplastic and stromal cells exhibit a mesenchymal phenotype. Our study offers a novel method for identifying the mutant and non-mutant subpopulations within desmoid tumors to study how they may interact. Rapidly quantifying tumor composition will also support efforts to understand the natural progression of disease and how it responds to therapy. Citation Format: Mushriq Al-Jazrawe, Steven Xu, Qingxia Wei, Raymond Poon, Benjamin Alman. Single cell-derived analysis of desmoid tumors for studying tumor-stroma interactions [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 5897. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-5897

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,241
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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