A TRACER culture invasion assay to probe the impact of cancer associated fibroblasts on head and neck squamous cell carcinoma cell invasiveness
Notice bibliographique
Résumé
Cancer associated fibroblasts (CAFs) are a major cellular component of the tumour stroma and have been shown to promote tumour cell invasion and disease progression. CAF-cancer cell interactions are bi-directional and occur via both soluble factor dependent and extracellular matrix (ECM) remodelling mechanisms, which are incompletely understood. Previously we developed the Tissue Roll for Analysis of Cellular Environment and Response (TRACER), a novel stacked paper tumour model in which cells embedded in a hydrogel are infiltrated into a porous cellulose scaffold that is then rolled around an aluminum core to generate a multi-layered 3D tissue. Here, we use the TRACER platform to explore the impact of CAFs derived from three different patients on the invasion of two head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) cell lines (CAL33 and FaDu). We find that co-culture with CAFs enhances HNSCC tumour cell invasion into an acellular collagen layer in TRACER and this enhanced migration occurs independently of proliferation. We show that CAF-enhanced invasion of CAL33 cells is driven by a soluble factor independent mechanism, likely involving CAF mediated ECM remodelling via matrix metalloprotenases (MMPs). Furthermore, we find that CAF-enhanced tumour cell invasion is dependent on the spatial pattern of collagen density within the culture. Our results highlight the utility of the co-culture TRACER platform to explore soluble factor independent interactions between CAFs and tumour cells that drive increased tumour cell invasion.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».