EGCG Prevents the Onset of an Inflammatory and Cancer-Associated Adipocyte-like Phenotype in Adipose-Derived Mesenchymal Stem/Stromal Cells in Response to the Triple-Negative Breast Cancer Secretome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Triple-negative breast cancer (TNBC) cells secretome induces a pro-inflammatory microenvironment within the adipose tissue, which hosts both mature adipocytes and adipose-derived mesenchymal stem/stromal cells (ADMSC). The subsequent acquisition of a cancer-associated adipocyte (CAA)-like phenotype is, however, unknown in ADMSC. While epidemiological studies suggest that consuming a polyphenol-rich diet reduces the incidence of some obesity-related cancers, the chemopreventive impact of green tea-derived epigallocatechin-3-gallate (EGCG) against the cues that trigger the CAA phenotype remain undocumented in ADMSC. METHODS: Human ADMSC were exposed to human TNBC-derived MDA-MB-231 conditioned media (TNBC cells secretome) supplemented or not with EGCG. Differential gene expression was assessed through RNA-Seq analysis and confirmed by RT-qPCR. Protein expression levels and the activation status of signal transduction pathways mediators were determined by Western blotting. ADMSC chemotaxis was assessed by a real-time cell migration assay. RESULTS: The TNBC cells secretome induced in ADMSC the expression of the CAA cytokines CCL2, CCL5, IL-1β, and IL-6, and of immunomodulators COX2, HIF-1α, VEGFα, and PD-L1. The epithelial-to-mesenchymal biomarker Snail was found to control the CAA phenotype. EGCG inhibited the induction of CAA genes and the activation status of Smad2 and NF-κB. The induced chemotactic response was also inhibited by EGCG. CONCLUSION: The induction of an inflammatory and CAA-like phenotype in ADMSC can be triggered by the TNBC cells secretome, while still efficiently prevented by diet-derived polyphenols.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».