MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4282958608 · doi:10.1158/1538-7445.am2022-1569

Abstract 1569: pSTAT3+ stromal cells drive the invasive growth of brain metastases

2022· article· en· W4282958608 sur OpenAlexaff
Matthew Dankner, Sarah M. Maritan, Neibla Priego, Javad Nadaf, Andy Nkili, Rebecca Zhuang, Georgia Kruck, Dongmei Zuo, Alexander Nowakowski, Yanis Inglebert, Paul B. Savage, Morag Park, Marie‐Christine Guiot, Anne McKinney, William J. Muller, Manuel Valiente, Kevin Petrecca, Peter M. Siegel

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchStromal cellSTAT3CancerImmunohistochemistryIn vivoCell growthMedicineCell cultureBiologyPathologySignal transductionInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Brain metastases (BrM) with highly invasive (HI) growth patterns are associated with shortened local recurrence free- and overall survival compared to minimally invasive (MI) lesions (Dankner et al. 2021). Compared to MI lesions, HI BrM form abundant contacts with cells in the peritumoral brain, particularly GFAP+ reactive astrocytes (RAs). RAs expressing phosphorylated STAT3 (pSTAT3+ GFAP+ cells) have been shown to be required for BrM colonization and outgrowth (Priego et al. 2018). Here, we investigate the role of pSTAT3+ cells in the brain microenvironment in promoting invasive growth. Methods: We performed immunohistochemistry to identify pSTAT3+ GFAP+ cells in HI and MI human and patient-derived xenograft BrM. We assessed how pharmacological inhibition or genetic ablation of STAT3 affected HI and MI BrM growth in vivo with patient-derived xenograft and syngeneic models of BrM. The secretome of STAT3+ RAs was interrogated to identify STAT3 target genes that could drive invasive cancer growth. scRNA-Seq from patients with highly invasive brain metastases was used to examine the expression of candidate invasion factors in distinct cell types within the brain. Finally, cancer cell invasion was modeled in vitro using a brain slice-tumor co-culture assay. Results: HI BrM displayed increased pSTAT3+GFAP+ cells compared to MI lesions. Pharmacological STAT3i with Legasil (Silibinin) or genetic ablation of STAT3 specifically in RAs 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 with STAT3i. Chi3L1 was identified as a STAT3 target gene expressed abundantly by stromal cells in the BrM microenvironment. Cancer cells treated with recombinant Chi3L1 showed enhanced invasion into brain slice cultures compared to control-treated cells. Conclusions: pSTAT3+GFAP+ cells are over-represented in HI BrM, rendering HI BrM preferentially sensitive to STAT3i. pSTAT3+ stromal cells functionally contribute to BrM invasion within the brain, in part through Chi3L1. This work nominates HI histopathological growth pattern as a predictive biomarker of response to STAT3i, and highlights Chi3L1 as a novel therapeutic target for the management of HI BrM. Citation Format: Matthew Dankner, Sarah M. Maritan, Neibla Priego, Javad Nadaf, Andy Nkili, Rebecca Zhuang, Georgia Kruck, Dongmei Zuo, Alexander Nowakowski, Yanis Inglebert, Paul Savage, Morag Park, Marie-Christine Guiot, Anne McKinney, William J. Muller, Manuel Valiente, Kevin Petrecca, Peter M. Siegel. pSTAT3+ stromal cells drive the invasive growth of brain metastases [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2022; 2022 Apr 8-13. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(12_Suppl):Abstract nr 1569.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0050,001

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetFerroptosis and cancer prognosisTravaux en français237 207