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Enregistrement W3162344820 · doi:10.1158/0008-5472.can-20-1799

Phenotypic Heterogeneity and Metastasis of Breast Cancer Cells

2021· article· en· W3162344820 sur OpenAlexafffund
Lauren A. Hapach, Shawn P. Carey, Samantha C. Schwager, Paul Taufalele, Wenjun Wang, Jenna A. Mosier, Nerymar Ortiz-Otero, Tanner J. McArdle, Zachary E. Goldblatt, Marsha C. Lampi, François Bordeleau, Jocelyn R. Marshall, Isaac M. Richardson, Jiahe Li, Michael R. King, Cynthia A. Reinhart‐King

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthCancer Research SocietyNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesW. M. Keck Foundation
Mots-clésMetastasisBreast cancerPhenotypeCancerBreast cancer metastasisMedicineOncologyBiologyInternal medicineCancer metastasisCancer researchGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although intratumoral genomic heterogeneity can impede cancer research and treatment, less is known about the effects of phenotypic heterogeneities. To investigate the role of cell migration heterogeneities in metastasis, we phenotypically sorted metastatic breast cancer cells into two subpopulations based on migration ability. Although migration is typically considered to be associated with metastasis, when injected orthotopically in vivo, the weakly migratory subpopulation metastasized significantly more than the highly migratory subpopulation. To investigate the mechanism behind this observation, both subpopulations were assessed at each stage of the metastatic cascade, including dissemination from the primary tumor, survival in the circulation, extravasation, and colonization. Although both subpopulations performed each step successfully, weakly migratory cells presented as circulating tumor cell (CTC) clusters in the circulation, suggesting clustering as one potential mechanism behind the increased metastasis of weakly migratory cells. RNA sequencing revealed weakly migratory subpopulations to be more epithelial and highly migratory subpopulations to be more mesenchymal. Depletion of E-cadherin expression from weakly migratory cells abrogated metastasis. Conversely, induction of E-cadherin expression in highly migratory cells increased metastasis. Clinical patient data and blood samples showed that CTC clustering and E-cadherin expression are both associated with worsened patient outcome. This study demonstrates that deconvolving phenotypic heterogeneities can reveal fundamental insights into metastatic progression. More specifically, these results indicate that migratory ability does not necessarily correlate with metastatic potential and that E-cadherin promotes metastasis in phenotypically sorted breast cancer cell subpopulations by enabling CTC clustering. Significance: This study employs phenotypic cell sorting for migration to reveal a weakly migratory, highly metastatic breast cancer cell subpopulation regulated by E-cadherin, highlighting the dichotomy between cancer cell migration and metastasis.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations69
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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