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Enregistrement W3164899725 · doi:10.14288/1.0398119

Decoding the patterns of clonal dynamics in breast cancer metastasis using single-cell sequencing in patient-derived xenograft models

2021· article· en· W3164899725 sur OpenAlexaff
Hakwoo Lee

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetastasisBreast cancerOncologyDecoding methodsDynamics (music)Breast cancer metastasisComputational biologyMedicineCancer researchCancerBiologyInternal medicineComputer scienceAlgorithmCancer metastasisPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Selection and evolution of tumour cells occurs during cancer progression and metastasis. Understanding the mechanism of clonal dynamics and evolution is an important key to develop new therapeutic strategies for cancer metastasis. This thesis summarizes the development of breast cancer patient-derived xenograft (PDX) metastasis models and measurement of clonal dynamics during metastasis by identifying genomic changes in single cells from primary tumours and metastases. Methods: Tumour cells from untreated primary breast cancer patients were used to develop PDX tumours in immunodeficient mice. Tumours were removed when they reached maximum allowed endpoint size (1,000mm³) during a survival surgery and mice were monitored for metastasis. Immunohistochemical (IHC) staining was performed with 10 markers to characterize tumours. Single cell whole-genome sequencing (scWGS) was used to analyse primary and metastatic tumour cells and copy number alterations (CNAs) were identified which allow us to cluster cells and identify clones. Phylogenetic analysis was performed to identify clonal relationship between primary and metastatic tumour cells. Results: Nine different triple-negative breast cancer PDX lines were tested and 5 developed metastases (SA919, SA535, SA1142, SA605, SA609). We observed that protein marker expression was similar between primary tumour and metastases. Metastatic sites were reproducible over multiple passages in both SA919 and SA535. We also observed that metastatic potential increased with passage number in SA919 while 4 different passages of SA535 showed similar metastases development. From single cell analysis, we observed that the ability to metastasize of primary tumour increases with passage number due to the evolution of clonal population in SA919 and metastatic potential is a property distributed across CNA-defined clones in both SA919 and SA535. We also observed that metastasis to specific anatomical site was not associated with genomic clones and CNA induced genotype and LOH are potential factors that can affect metastatic potential of clones. Conclusion: We established breast cancer metastasis mouse model using patient-derived tissues and were able to capture different patterns of metastases in several PDXs. From the two transplant systems studied in detail, we observed metastatic potential was distributed across many genomic clones and CNAs have potential impact on metastatic potential of tumour cells.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,175 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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