Barcoded Competitive Clone-Initiating Cell (BC-CIC) Analysis Reveals Differences in Ovarian Cancer Cell Genotype and Niche Specific Clonal Fitness During Growth and Metastasis In Vivo
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During oncogenesis, pathogenic clones develop which contain cells capable of spreading throughout the body, ultimately compromising vital organ functions and physiology. Understanding how metastatic clones develop and spread is critical for improving cancer treatments. However, our understanding of these processes has been hampered by a paucity of quantitative methodologies to comprehensively map, track and characterize such clones. To address this shortcoming, we have developed a DNA barcoding and next-generation sequencing based system-wide clonal tracking technology integrated with a computational data analysis pipeline called Clone-Initiating Cell (CIC) Calculator. The CIC Calculator interfaces with the CIC Morbus Mandala (CIC-MM) plot, a novel tool to visually comprehend and detect four distinct categories that explains their complex relationships with various tissues/organ sites. Further, we describe machine learning approaches to study CIC number, frequency, and estimate clone size and distribution demonstrating distinct growth patterns, and their inter-relationships and their routes of metastatic spread at clonal resolution. We demonstrate these methodologies, using our novel multifunctional lentiviral barcode libraries, and specifically barcoded tubal-ovarian metastatic OVCAR5 cell lines (engineered to express varying levels of metastasis promoting LRRC15 gene) and co-injected cells in a competitive CIC assay into tubal or ovarian sites in highly immunodeficient NSG mice. DNA was isolated from primary tumors, omental/bowel metastasis and system-wide anatomical site/organs. Amplicon sequencing libraries were constructed with spike-in-control barcodes (serving as internal calibration controls) to estimate absolute clone sizes. The computational pipeline CIC Calculator was then used to deconvolute and filter the data, set stringent thresholds, and generate high-quality information on CIC numbers and frequencies, clone sizes, linkages across sites and classify clones based on their extent of metastatic activity. Using of CIC-MM plot, statistical models and machine learning approaches, we generated high-resolution clonal maps of metastasis for each animal. The information generated included clone types and system-wide metastasis, similar and dissimilar clonal patterns of dominance at heterotopic sites and their routes of metastases. The data revealed previously unknown influences of cellular genotype and their implanted sites on selecting certain clones with specific system-wide clonal patterns, and identified rare LRRC15 expressor clones (classified as CIC.Toti) predisposed to exploit ‘all’ sites, albeit at varying degrees of dominance. The genomic technology and computational methodology described here are tissue-agnostic. They enable rapid adoption for an investigation into various stages of system-wide metastasis and growth of transplantable malignant cells at the highest clonal resolution.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».