Abstract PR011: Characterization of the precancerous and cancer microenvironment in a zebrafish sarcoma model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Contributions of the microenvironment to soft tissue sarcoma progression are relatively undefined, representing a major impediment to identifying essential regulatory networks in sarcomagenesis. Furthermore, genetic and molecular characteristics that distinguish precancerous versus cancerous microenvironments are not well known across human cancer types. While animal models have the potential to reveal these complex processes, significant impediments to such inquiries include (1) the difficulty in distinguishing microenvironmental cells from precancerous or cancer cells in tissue specimens; and (2) the challenge in defining a discrete tissue with known cancer predilection that represents a precancerous microenvironment. We developed a unique zebrafish model that allows segregation of microenvironmental, precancerous, and cancerous cell populations by fluorescence-activated cell sorting. This model exhibits high predilection for malignant peripheral nerve sheath tumor (MPNST), a type of soft tissue sarcoma with a particularly poor prognosis due to aggressive growth, limited response to conventional treatment, and ineffective targeted therapy options. Using RNA-seq, we profiled the transcriptomes of microenvironmental cells from our zebrafish MPNST model and determined that the precancerous and cancerous microenvironments exhibit broad activation of inflammatory and immune-associated signaling networks. Markers for both M1 and M2 macrophage polarization were upregulated in precancerous and cancerous microenvironments, suggesting the presence of a mixed macrophage population during sarcomagenesis. Patterns of ligand and receptor expression based on a previously defined human ligand-receptor network identified significant upregulation of multiple tumor-promoting ligands in both precancerous and cancerous microenvironments. We also identified specific ligand-receptor pairs that may mediate key signaling events during sarcoma initiation and progression. Together this work provide new insight into distinguishing characteristics of the cancer-prone cellular microenvironment that may promote MPNST initiation and progression in vertebrates. Citation Format: Heather R. Shive, John S. House, Jordan L. Ferguson, Dereje D. Jima, Aubrie A. Selmek, Dillon T. Lloyd. Characterization of the precancerous and cancer microenvironment in a zebrafish sarcoma model [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Sarcomas; 2022 May 9-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2022;28(18_Suppl):Abstract nr PR011.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».