Epithelial-Mesenchymal Plasticity Induced by Discontinuous Exposure to TGFβ1 Promotes Tumour Growth
Notice bibliographique
Résumé
Transitions between epithelial and mesenchymal cellular states (EMT/MET) contribute to cancer progression. We hypothesize that EMT followed by MET promotes cell population heterogeneity, favouring tumour growth. We developed an EMT model by on and off exposure of epithelial EpH4 cells (E-cells) to TGFβ1 that mimics phenotypic EMT (M-cells) and MET. We aimed at understanding whether phenotypic MET is accompanied by molecular and functional reversion back to epithelia by using RNA sequencing, immunofluorescence (IF), proliferation, wound healing, focus formation and mamosphere formation assays as well as cell xenografts in nude mice. Phenotypic reverted epithelial cells (RE-cells) obtained after MET induction presented epithelial morphologies and proliferation rates resembling E cells. However, the RE transcriptomic profile and IF staining of epithelial and mesenchymal markers revealed a uniquely heterogeneous mixture of cell subpopulations with a high self-renewal ability. RE cell heterogeneity was stably maintained for long periods after TGFβ1 removal both in vitro and in large tumours derived from the nude mice. Overall, we show that phenotypic reverted epithelial cells (RE cells) do not return to the molecular and functional epithelial state and present mesenchymal features related to aggressiveness and cellular heterogeneity that favour tumour growth in vivo. This work strengthens epithelial cell reprogramming and cellular heterogeneity fostered by inflammatory cues as a tumour growth-promoting factor in vivo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».