Fate mapping melanoma persister cells through regression and into recurrent disease in adult zebrafish
Notice bibliographique
Résumé
Melanoma heterogeneity and plasticity underlie therapy resistance. Some tumour cells possess innate resistance, while others reprogramme during drug exposure and survive to form persister cells, a source of potential cancer cells for recurrent disease. Tracing individual melanoma cell populations through tumour regression and into recurrent disease remains largely unexplored, in part, because complex animal models are required for live imaging of cell populations over time. Here, we applied tamoxifen-inducible creERt2/loxP lineage tracing to a zebrafish model of MITF-dependent melanoma regression and recurrence to image and trace cell populations in vivo through disease stages. Using this strategy, we show that melanoma persister cells at the minimal residual disease site originate from the primary tumour. Next, we fate mapped rare MITF-independent persister cells and demonstrate that these cells directly contribute to progressive disease. Multiplex immunohistochemistry confirmed that MITF-independent persister cells give rise to Mitfa+ cells in recurrent disease. Taken together, our work reveals a direct contribution of persister cell populations to recurrent disease, and provides a resource for lineage-tracing methodology in adult zebrafish cancer models.
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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) | 0,000 | 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 ».