Abstract IA024: Identification of a “hypoxic secretome” and its role in metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Only a small percentage of disseminating tumor cells are capable of forming lethal metastatic foci. Though advances in sequencing and genomics have dramatically enhanced our understanding of primary tumor biology and novel target identification, these techniques alone have not proven sufficient to identify the factors that permit metastasis of this small cellular fraction. For example, we observed that in some tumors the major molecular predictor of metastatic potential is HIF1α protein stabilization in response to low intratumoral O2 tension (hypoxia). These observations clearly show that in-depth understanding of environmental signals and subsequent cellular responses is necessary to fully characterize metastatic potential. Consistent with our earlier observations, we discovered that the collagen-modifying enzyme PLOD2, a direct transcriptional target of HIF1α, dramatically enhances both early (cell migration/invasion) and late (extravasation/lung colonization) steps of the metastatic cascade. We previously reported the role of PLOD2 in modulating the primary tumor microenvironment to facilitate cell migration and intravasation. However, the mechanisms by which PLOD2 and tumor associated collagen impact later metastatic stages (i.e., endothelial adherence, extravasation) are unknown- in part because these processes are particularly difficult to simulate in vitro and to visualize in vivo. Therefore, we have developed new models and tools including a zebrafish embryo xenograft system to image migrating and extravasating tumor cells in vivo. This approach allows us to investigate the late metastatic cascade and define the microenvironmental cues that promote tumor cell dissemination. We also observed that PLOD2-modified collagen is secreted into the extracellular milieu during dissemination and weakens endothelial barrier function. We are investigating the role of tumor collagen and PLOD2 in endothelial adherence and extravasation for the purpose of therapeutically targeting the molecular underpinnings of metastases. Our work focuses on soft tissue sarcomas. However, recent studies by other groups have linked PLOD2 and modified collagen to carcinoma metastasis as well, suggesting a broader applicability for our work. Ultimately, we believe these studies will transform our ability to treat and even prevent metastasis, a unique possibility in sarcoma patients due to the relatively long interval between primary tumor diagnosis and metastatic outgrowth in some patients (5-10 years). The tools we have developed and the mechanisms we are pursuing will open new avenues of research that were once inaccessible and lead to novel therapeutic opportunities for the treatment of metastatic disease in multiple cancer contexts. Citation Format: T.S. Karin Eisinger, Ying Liu, Ileana Murazzi. Identification of a “hypoxic secretome” and its role in metastasis [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 IA024.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».