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Enregistrement W2971818215 · doi:10.1016/j.celrep.2019.07.102

Metastatic Tumor Cells Exploit Their Adhesion Repertoire to Counteract Shear Forces during Intravascular Arrest

2019· article· en· W2971818215 sur OpenAlexfundno aff
Naël Osmani, Gautier Follain, María Jesús García-León, Olivier Lefèbvre, Ignacio Busnelli, Annabel Larnicol, Sébastien Harlepp, Jacky G. Goetz

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut National Du CancerLigue Contre le CancerUniversité de StrasbourgCentre National de la Recherche ScientifiqueCNIBEuropean CommissionAssociation pour la Recherche sur le CancerInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleMassachusetts Institute of Technology
Mots-clésExtravasationAdhesionIntegrinCirculating tumor cellCell adhesion moleculeCell adhesionCD44MetastasisCell biologyFibronectinReceptorChemistryCancer researchBiologyImmunologyMedicineCancerCellExtracellular matrixInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer metastasis is a process whereby a primary tumor spreads to distant organs. We have demonstrated previously that blood flow controls the intravascular arrest of circulating tumor cells (CTCs) through stable adhesion to endothelial cells. We now aim to define the contribution of cell adhesion potential and identify adhesion receptors at play. Early arrest is mediated by the formation of weak adhesion, depending on CD44 and integrin αvβ3. Stabilization of this arrest uses integrin α5β1-dependent adhesions with higher adhesion strength, which allows CTCs to stop in vascular regions with lower shear forces. Moreover, blood flow favors luminal deposition of fibronectin on endothelial cells, an integrin α5β1 ligand. Finally, we show that only receptors involved in stable adhesion are required for subsequent extravasation and metastasis. In conclusion, we identified the molecular partners that are sequentially exploited by CTCs to arrest and extravasate in vascular regions with permissive flow regimes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations124
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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