Gels for Live Analysis of Compartmentalized Environments (GLAnCE): A Tissue Model to Probe Tumour Phenotypes at Tumour-Stroma Interfaces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The interface between a tumour and the adjacent stroma is a site of great importance for tumour development. At this site, carcinoma cells are highly proliferative, undergo invasive phenotypic changes, and directly interact with surrounding stromal cells, such as cancer-associated fibroblasts (CAFs) which further exert pro-tumorigenic effects. Here we describe the development of GLAnCE (Gels for Live Analysis of Compartmentalized Environments), an easy-to-use hydrogel-culture platform for investigating CAF-tumour cell interaction dynamics in vitro at a tumour-stroma interface. GLAnCE enables observation of CAF-mediated enhancement of both tumour cell proliferation and invasion at the tumour-stroma interface in real time, as well as stratification between phenotypes at the interface versus in the bulk tumour tissue compartment. We found that CAF presence resulted in the establishment of an invasion-permissive, interface-specific matrix environment, that leads to carcinoma cell movement outwards from the tumour edge and tumour cell invasion. Furthermore, the spatial stratification capability of GLAnCE was leveraged to discern differences between tumour cell epithelial-to-mesenchymal (EMT) transition genes induced by paracrine signaling from CAFs versus genes induced by interface-specific, CAF-mediated microenvironment. GLAnCE combines high usability and tissue complexity, to provide a powerful in vitro platform to probe mechanisms of tumour cell movement specific to the microenvironment at the tumour-stroma interface.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».