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Enregistrement W4309222061 · doi:10.20944/preprints202210.0023.v2

Synergistic Cooperation Involving TGFβ1-mediated Crosstalk Enhances the Invasiveness of Genetically Distant Cancer Clones<strong></strong>

2022· preprint· en· W4309222061 sur OpenAlexafffund
Caroline S. Carneiro, Jorian D. Hapeman, Aurora M. Nedelcu

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Biology Tumor Growth
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNew Brunswick Innovation Foundation
Mots-clésCancer researchPhenotypeBiologyMetastasisCell cultureBreast cancerEpigeneticsPhenotypic plasticityTransforming growth factorTransforming growth factor betaCancerGeneCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intratumour heterogeneity is often associated with poor response to treatment and bad prognosis. In addition to constitutive genetic/epigenetic sources, phenotypic and functional heterogeneity can reflect cell plasticity due to changes in gene expression patterns induced by signals from the tumour microenvironment or other cells. Positive interactions between cancer clones can increase their fitness and contribute to tumour growth, resistance to drugs and metastasis. Consequently, understanding the pathways involved in such behaviours is of great significance for cancer treatment. To explore if and how genetically distant clones can synergistically enhance each other's metastatic potential, this study used three (two breast and one lung) cancer cell lines with different aggressiveness levels. We found that (i) the conditioned media from the breast and lung aggressive lines induce mesenchymal features and increase the migration and invasion potential of the poorly metastatic breast line, and (ii) in both cases, this interclonal communication is based on the same soluble factor – namely, the tumour growth factor TGF-β1. Furthermore, when the two breast lines are mixed and co-cultured, the invasive potential of both lines is enhanced, and this outcome is dependent on the recruitment of the less aggressive clone into expressing a malignant phenotype. Based on our findings, we propose a two-tier model whereby highly metastatic clones can recruit weakly metastatic clones into acquiring an invasive phenotype, which in turn augments the invasion ability of the former (i.e., a “help me help you” strategy) through shared proteases and/or ECM remodelling. We suggest that such synergistic cooperation can easily emerge via cross-talk involving metastatic clones able to constitutively secrete signalling molecules that induce and maintain their own malignant state (i.e., autocrine/cell-autonomous signalling) and clones that have the ability to respond to those signals (i.e., paracrine/non-cell-autonomous signalling) and express a metastatic phenotype. Taking into account the lack of therapies to directly affect the metastatic process, interfering with such cooperative behaviours that tumour cells engage in during the early steps in the metastatic cascade could provide an additional strategy to increase patient survival.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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