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Enregistrement W4223645852 · doi:10.1007/s12079-022-00673-3

Integrin α11β1 in tumor fibrosis: more than just another cancer-associated fibroblast biomarker?

2022· review· en· W4223645852 sur OpenAlexaff
Cédric Zeltz, Roya Navab, Ritva Heljäsvaara, Marion Kusche‐Gullberg, Ning Lü, Ming‐Sound Tsao, Donald Gullberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Cell Communication and Signaling · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesHaukeland UniversitetssjukehusNorges ForskningsrådNasjonalforeningen for FolkehelsenUniversitetet i Bergen
Mots-clésBiomarkerFibrosisCancerMedicineIntegrinFibroblastCancer researchPathologyBiologyInternal medicineReceptorCell cultureBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is currently an increased interest in understanding the role of the tumor microenvironment (TME) in tumor growth and progression. In this context the role of integrins in cancer-associated fibroblasts (CAFs) will need to be carefully re-evaluated. Fibroblast-derived cells are not only in the focus in tumors, but also in tissue fibrosis as well as in inflammatory conditions. The recent transcriptional profiling of what has been called "the pan-fibroblast cell lineage" in mouse and human tissues has identified novel transcriptional biomarker mRNAs encoding the secreted ECM proteins dermatopontin and collagen XV as well as the phosphatidylinositol-anchored membrane protein Pi16. Some of the genes identified in these fibroblasts scRNA-seq datasets will be useful for rigorous comparative characterizations of fibroblast-derived cell subpopulations. At the same time, it will be a challenge in the coming years to validate these transcriptional mRNA datasets at the protein-(expression) and at tissue-(distribution) levels and to find useful protein biomarker reagents that will facilitate fibroblast profiling at the cell level. In the current review we will focus on the role of the collagen-binding integrin α11β1 in CAFs, summarizing our own work as well as published datasets with information on α11 mRNA expression in selected tumors. Our experimental data suggest that α11β1 is more than just another biomarker and that it as a functional collagen receptor in the TME is playing a central role in regulating collagen assembly and matrix remodeling, which in turn impact tumor growth 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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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