Abstract 140: A novel signature of mesenchymal stromal cells in high-grade serous ovarian carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High grade serous ovarian cancer (HGSOC) is the most common and lethal subtype of ovarian cancer. Many cancers, including HGSOC, contain a “stromal” component comprised of cancer-associated fibroblasts (CAFs), immune cells, and blood vessels, as well as their secreted factors and extracellular matrix. This complex microenvironment plays a significant role in promoting tumor growth, therapy resistance, and invasion. The majority of studies of CAFs utilize cells cultured and passaged in vitro under crude conditions to maintain their viability. Such conditions alter the original phenotype of the cells and may select for specific subpopulations to grow out. To facilitate direct isolation of CAFs from primary tumor tissues, we screened a panel of antibodies to identify cell surface proteins that are uniquely expressed on CAFs. We discovered CD49e as a mesenchymal marker and then validated its specificity to CAFs through immunohistochemistry on tissue sections obtained from HGSOC patients. The discovery of CD49e as a CAF-specific cell surface marker facilitated fluorescence-activated cells sorting (FACS) to isolate CAFs directly from primary tumors, allowing us to avoid in vitro manipulation and to characterize their transcriptional and functional profiles in the primary setting. We next performed transcriptional profiling of primary CAFs isolated from 12 HGSOC patients and found that CAFs fall into two subgroups with unique gene expression signatures. A cell surface protein, fibroblast activation protein (FAP) is the defining marker for separating the two subgroups (FAP-Hi and FAP-Lo). The FAP-Hi subgroup possesses the classical gene signature of CAFs that is reported in the literature. When we isolated FAP-Hi and FAP-Lo cells and placed them into classical CAF growth conditions in vitro, both cell types had mesenchymal features, but FAP-Hi cells grow faster. Thus under the classical conditions for growing CAFs, FAP-Hi cells have a growth advantage, outcompeting FAP-Lo cells and becoming the dominant cells used for experimentation. Flow cytometry for FAP indicates that both CAF subtypes co-exist in every tumor, but their ratio varies from one patient to another. Patients whose tumors are dominated by FAP-Hi CAFs have worse clinical outcome than patients whose tumors are dominated by FAP-Lo CAFs. Thus, we have functionally characterized the role of FAP-Hi and FAP-Lo fibroblasts in the context of HGSOC. We have shown that FAP-Hi fibroblasts support tumor proliferation and invasion of ovarian cancer cells in vitro and in vivo. On the other hand, FAP-Lo cells suppress cancer cell proliferation and invasion in vitro and in vivo. Citation Format: Ali Hussain, Veronique Voisin, Stephanie Poon, Jalna Meens, Julia Dmytryshyn, Gary Bader, Benjamin Neel, Laurie Ailles. A novel signature of mesenchymal stromal cells in high-grade serous ovarian carcinoma [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 140.
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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 ».