Tumor-educated monocyte-dendritic progenitors promote a metastatic switch
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Myeloid skewing of hematopoietic cells is a prominent promoter of metastasis. However, little is known about their education and differentiation pattern from hematopoietic stem and progenitor cells (HSPCs) during tumor progression and metastasis. Here we show that metastatic tumors dictate a unique differentiation pattern of HSPCs towards a specific myeloid progeny. Using single cell RNA-sequencing analysis integrated with proteomic screen of tumor secretome, we demonstrate that highly metastatic tumors dictate a long-lived differentiation of HSPCs towards monocyte-dendritic progenitors (MDPs) while low-metastatic tumors promote their differentiation into granulocyte-monocyte progenitors (GMPs). This effect is driven by IL-6 axis that is highly active in metastatic tumors. Consequently, loss and gain of function of IL-6 in tumor cells resulted in decreased and increased metastasis and corresponding MDP levels, respectively. Consistently, IL-6-educated MDPs but not GMPs obtained from highly metastatic tumors, adoptively transferred into mice bearing low metastatic tumors resulted in increased metastasis due to their further differentiation into immunosuppressive (M2) macrophages. Overall, our study reveals a new role for tumor-derived IL-6 that hijacks HSPC differentiation program towards myeloid cells that contribute to metastasis.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».