BSCI-10. Invasive growth of brain metastases is driven by cancer cell-pSTAT3+ reactive astrocyte crosstalk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Brain metastases (BrM) with a highly invasive (HI) histological growth pattern are associated with poor prognosis compared to minimally invasive (MI) masses. Compared to MI lesions, HI BrM form greater contacts with cells in the peritumoral brain, particularly reactive astrocytes (RAs). RAs expressing phosphorylated STAT3 (pSTAT3+RAs) have been shown to promote BrM colonization. Here, we investigate the role of pSTAT3+RAs in promoting invasive growth of HI BrM. Methods We performed immunohistochemistry to identify pSTAT3+RAs in HI and MI human and patient-derived xenograft BrM. We assessed how pharmacological STAT3 inhibition or RA-specific STAT3 genetic ablation affected HI and MI BrM growth in vivo. scRNA-seq data generated from HI BrM astrocytes were integrated with published RA secretome data to identify STAT3 targets expressed by RAs that may drive invasion. Cancer cell invasion was modeled in vitro using a brain slice-tumor co-culture assay. Results HI BrM display increased pSTAT3-positivity within RAs when compared to MI lesions. Pharmacological STAT3 inhibition with Legasil (Silibinin) or genetic ablation decreased in vivo growth of HI, but not MI, BrM. Brain slice cultures treated with STAT3-activating cytokines induced cancer cell invasion, a response that was ablated following STAT3 inhibition. Chi3L1 was identified as a STAT3 target expressed by RAs. Cancer cells treated with recombinant Chi3L1 showed greater invasion into brain slice cultures compared to untreated cells. Conclusions pSTAT3+RAs are over-represented in HI BrM, rendering HI BrM preferentially sensitive to STAT3 inhibition. pSTAT3+RAs functionally contribute to BrM invasion within the brain, in part through Chi3L1-mediated activity. This work identifies STAT3 and Chi3L1 as clinically relevant therapeutic targets in management of HI BrM.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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.
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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 ».