MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3083723887 · doi:10.1158/1538-7445.am2020-978

Abstract 978: Monocyte-derived macrophages contribute to the inflammation-induced survival of experimental micrometastases in the lung

2020· article· en· W3083723887 sur OpenAlexaff
Arif A. Arif, Spencer A. Freeman, Jawairia Atif, P.M. Dean, Megan Gilmour, Marie‐Renée Blanchet, Kimberly C. Wiegand, Kelly M. McNagny, T. Michael Underhill, Michael R. Gold, Pauline Johnson, Calvin D. Roskelley

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationExtravasationCancer researchMelanomaMedicineLungMetastasisCD11cMonocyteImmunologyTumor microenvironmentPathologyBiologyCancerInternal medicineTumor cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Circulating tumor cells become fully metastatic if they are able to extravasate from the microvasculature and move into microenvironmental niches that facilitate their survival within distant site organs. To determine if inflammation promotes this process in the lungs, inflammatory asthma, hypersensitivity pneumonitis, or bleomycin-induced injury were initiated prior to the intravenous introduction of low malignant potential B16F0 melanoma cells. All three conditions increased end-stage metastatic burden without increasing the initial tumor cell extravasation from the lung microvasculature. There was, however, an increase in the number and size of early micrometastatic lesions within the lung interstitia that were visible 96 hr after melanoma cell introduction. There was also an increase in tumor cell survival within these early lesions located in the inflamed lungs that was associated with the presence of nearby newly recruited CD11c+CD11b+ monocyte-derived macrophages (MoDM). Adoptive transfer experiments indicated that these MoDM cells facilitated B16F0 cell metastasis in the absence of inflammation. Additionally, a factor, or factors, secreted by MoDM promoted B16F0 cell survival under stress-inducing condition. Taken together, these findings demonstrate that inflammation-induced monocyte-derived macrophages act as a modifier of the post-extravasation microenvironment that appears to facilitate the early emergence of distant site metastasis. Citation Format: Arif A. Arif, Spencer A. Freeman, Jawairia Atif, Pamela Dean, Megan Gilmour, Marie-Renee Blanchet, Kimberly Wiegand, Kelly M. McNagny, Michael Underhill, Michael Gold, Pauline Johnson, Calvin D. Roskelley. Monocyte-derived macrophages contribute to the inflammation-induced survival of experimental micrometastases in the lung [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 978.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

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)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetCancer Immunotherapy and Biomarkers→Travaux en français237 207→