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Enregistrement W4281287651 · doi:10.1101/2022.05.19.492742

Periostin <sup>+</sup> stromal cells guide lymphovascular invasion by cancer cells

2022· preprint· en· W4281287651 sur OpenAlexaff
Jamie L. Null, Dae Joong Kim, James V. McCann, Patcharin Pramoonjago, Jay W. Fox, Pankaj Kumar, Lincy Edatt, Chad V. Pecot, Andrew C. Dudley

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Fibrosis and Remodeling
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesUniversity of VirginiaUniversity of MinnesotaAmerican Cancer SocietyMelanoma Research AllianceNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésPeriostinStromal cellMatricellular proteinCancer-Associated FibroblastsCancer cellPathologyMetastasisCancerCancer researchDesmoplasiaMedicineBreast cancerTumor microenvironmentLymph node stromal cellPrimary tumorBiologyPancreatic cancerCell biologyInternal medicineExtracellular matrix

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cancer cell dissemination to the sentinel lymph node associates with poor patient outcomes, particularly in breast cancers. How cancer cells egress the primary tumor upon interfacing with the lymphatic vasculature is complex and driven by dynamic interactions between cancer cells and stromal cells including cancer associated fibroblasts (CAFs). The matricellular protein periostin can distinguish CAF subtypes in breast cancer and is associated with increased desmoplasia and disease recurrence in patients. However, since periostin is secreted, periostin-expressing CAFs are difficult to characterize in situ, limiting our understanding of their specific contribution to cancer progression. Here, we used in vivo genetic labelling and ablation to lineage trace periostin + cells and characterize their function(s) during tumor growth and metastasis. We report that periostin-expressing CAFs are spatially found at periductal and perivascular margins, are enriched at lymphatic vessel peripheries, and are differentially activated by highly-metastatic cancer cells versus low-metastatic counterparts. Surprisingly, genetically depleting periostin + CAFs slightly accelerated primary tumor growth but impaired intratumoral collagen organization and inhibited lymphatic, but not lung, metastases. Periostin ablation in CAFs impaired their ability to deposit aligned collagen matrices and inhibited cancer cell invasion through collagen and across lymphatic endothelial cell monolayers. Thus, highly-metastatic cancer cells mobilize periostin-expressing CAFs in the primary tumor site which promote collagen remodeling and collective cell invasion within lymphatic vessels and ultimately to sentinel lymph nodes. Significance Statement Metastatic disease causes the majority of cancer-related deaths but is challenging to treat as it is a complex multi-step process driven by heterotypic cell interactions. Cancer-associated fibroblasts (CAFs) are abundant in most solid tumors and display pro-tumorigenic and pro-metastatic functions, but extensive molecular diversity among CAFs has yielded contradictory results in previous attempts to target this population. Therefore, there is a need to identify markers of CAF subpopulations that promote or inhibit metastasis and functionally characterize them to understand their contributions during tumor progression. Our work identifies a population of CAFs, marked by expression of the matricellular protein periostin, that remodel the ECM to promote the escape of cancer cells into lymphatic vessels thereby driving colonization of proximal lymph nodes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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