47. UNCOVERING A NOVEL ROLE FOR HLA-G IN BRAIN METASTASES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Brain metastases (BM) are the most common brain tumour in adults and are ten times more likely to develop than primary brain tumours. More than 20% of patients with cancer will develop BM with the three most common sources being primary cancers of the lung, breast, and melanoma. Unfortunately, current treatment options for BM do not effectively eradicate BM, with a mere median overall survival time of 12 months in treated patients. This indicates the need for better and more effective therapies against BM. Using patient-derived cell lines established from surgically removed brain metastatic tumours of lung-, breast- and melanoma-BM patients, we generated patient-derived orthotopic murine xenograft (PDX) models of lung-, breast-, and melanoma-BM. From these PDX models, we isolated a rare population of stem-like brain metastasis initiating cells (BMICs) we termed “pre-metastatic”, that had traveled from their primary/orthotopic tumours and lodged in the brain but had not yet developed into mature BM. Transcriptomic analyses performed on pre-metastatic and non-pre-metastatic BMICs from lung, breast and melanoma PDX models of BM, identified a set of deregulated genes exclusive only to pre-metastatic BMICs. Further analysis revealed HLA-G as being commonly up-regulated only during the pre-metastatic stage of the lung-, breast-, and melanoma-BM cascade. In vitro and in vivo analyses demonstrated that HLA-G knock-down reduced the proliferation and survival of BMICs from all BM cohorts, and attenuated the establishment of mature brain metastatic tumours, implying a crucial role for HLA-G in the formation of BM. Developing a therapeutic strategy that targets HLA-G in BM may prove effective at completely eliminating brain metastatic cells at an early stage of the BM cascade, thereby turning a fatal disease into an eminently more treatable one.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».