Invasive growth associated with cold-inducible RNA-binding protein expression drives recurrence of surgically resected brain metastases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sixty percent of surgically resected brain metastases (BrM) recur within 1 year. These recurrences have long been thought to result from the dispersion of cancer cells during surgery. We tested the alternative hypothesis that invasion of cancer cells into the adjacent brain plays a significant role in local recurrence and shortened overall survival. METHODS: We determined the invasion pattern of 164 surgically resected BrM and correlated with local recurrence and overall survival. We performed single-cell RNA sequencing (scRNAseq) of >15,000 cells from BrM and adjacent brain tissue. Validation of targets was performed with a novel cohort of BrM patient-derived xenografts (PDX) and patient tissues. RESULTS: We demonstrate that invasion of metastatic cancer cells into the adjacent brain is associated with local recurrence and shortened overall survival. scRNAseq of paired tumor and adjacent brain samples confirmed the existence of invasive cancer cells in the tumor-adjacent brain. Analysis of these cells identified cold-inducible RNA-binding protein (CIRBP) overexpression in invasive cancer cells compared to cancer cells located within the metastases. Applying PDX models that recapitulate the invasion pattern observed in patients, we show that CIRBP is overexpressed in highly invasive BrM and is required for efficient invasive growth in the brain. CONCLUSIONS: These data demonstrate peritumoral invasion as a driver of treatment failure in BrM that is functionally mediated by CIRBP. These findings improve our understanding of the biology underlying postoperative treatment failure and lay the groundwork for rational clinical trial development based upon invasion pattern in surgically resected BrM.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».