Determinants of stem cell enrichment in healthy tissues and tumors: implications for non-genetic drug resistance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drug resistance is a major challenge for cancer therapy. While resistance mutations are often the focus of investigation, non-genetic resistance mechanisms are also important. One such mechanism is the presence of relatively high fractions of cancer stem cells (CSCs), which have reduced susceptibility to chemotherapy, radiation, and targeted treatments compared to more differentiated cells. The reasons for high CSC fractions (CSC enrichment) are not well understood. Previous experimental and mathematical modeling work identified a particular feedback loop in tumors that can promote CSC enrichment. Here, we use mathematical models of hierarchically structured cell populations to build on this work and to provide a comprehensive analysis of how different feedback regulatory processes that might partially operate in tumors can influence the stem cell fractions during somatic evolution of healthy tissue or during tumor growth. We find that depending on the particular feedback loops that are present, CSC fractions can increase or decrease. We define characteristics of the feedback mechanisms that are required for CSC enrichment to occur, and show how the magnitude of enrichment is determined by parameters. In particular, enrichment requires a reduction in division rates or an increase in death rates with higher population sizes, and the feedback mediators that achieve this can be secreted by either CSCs or by more differentiated cells. The extent of enrichment is determined by the death rate of CSCs, the probability of CSC self-renewal, and by the strength of feedback on cell divisions. Defining these characteristics can guide experimental approaches that aim to screen for and identify feedback mediators that can promote CSC enrichment in specific cancers, which in turn can help understand and overcome the phenomenon of CSC-based therapy resistance.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».