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Enregistrement W4296230870 · doi:10.1158/1557-3265.sarcomas22-b016

Abstract B016: Cytokines derived from tumor-initiating osteosarcoma cells mediate a novel self-seeding mechanism relevant to growth of primary and metastatic tumors

2022· article· en· W4296230870 sur OpenAlexaboutno aff
Ryan D. Roberts, Amy C. Gross, James B. Reinecke, Amanda J. Saraf

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteosarcomaPrimary tumorMetastasisMedicineCancer researchCytokinePathologyCancerImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Osteosarcoma is the most common pediatric bone tumor. Death from osteosarcoma is almost always due to metastatic spread to the lungs, which largely occurs after the primary tumor has been resected and treated with chemotherapy. Others have suggested that the primary tumor elaborates factors that suppress metastasis, though mechanisms explaining this phenomenon have not been well-validated suggested that primary osteosarcoma tumors suppress metastasis by recruiting circulating tumor cells back to the tumor via self-seeding, though the mechanism(s) of recruitment remained poorly defined. We found that osteosarcoma cells induce chemotaxis of other osteosarcoma cells in vitro. We previously demonstrated that osteosarcoma cells produce IL6 and CXCL8. Here, we found that both cytokines induced chemotaxis of osteosarcoma cells. Conversely, inhibition of both cytokines prevented osteosarcoma-induced osteosarcoma chemotaxis. These results suggested a model wherein tumor cells attract other tumor cells via inflammatory cytokine signaling. Within a living organism, such mechanisms might have implications for therapy. We wondered whether resection of a primary osteosarcoma tumor might redirect circulating tumor cells from the primary tumor to the lung (the “next best” site). To test this hypothesis, we generated orthotopic tibial tumors in mice. One cohort of mice underwent amputation of the primary tumor while another retained their primary tumors. At euthanasia, mice that underwent amputation had significantly increased tumor cell burden in the lungs. In separate experiments, lungs from mice with established primary tumors showed significantly less osteosarcoma lung burden than was seen in mice that did not have a primary tumor. Many infiltrating (labeled) tumor cells were subsequently identified within the primary tumor, strongly supporting the self-seeding model. Finally, we asked whether this same self-seeding mechanism might drive events important to lung metastasis. To test this hypothesis, mice were first inoculated with green-labeled osteosarcoma cells to induce lung metastasis. Fourteen days later, the same mice received inoculation with red labeled osteosarcoma cells. Strikingly, we found that lesions contained many more red- than green-labeled osteosarcoma cells. In addition, we have demonstrated that inhibition of IL6/CXCL8 blocks circulating tumor cell recruitment to established lung niches. This suggests circulating tumor cells preferentially target an established niche within the lung in an IL6/CXCL8 dependent manner in the absence of a primary tumor. Collectively, our data suggest that a loss of self-seeding in osteosarcoma on the excision of the primary tumor increases the metastatic burden. We are now exploring ways to leverage this biology in the development of novel therapies that prevent metastatic disease. Citation Format: Ryan D. Roberts, Amy C. Gross, James B Reinecke, Amanda Saraf. Cytokines derived from tumor-initiating osteosarcoma cells mediate a novel self-seeding mechanism relevant to growth of primary and metastatic tumors [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 B016.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0030,001

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2022
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