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Enregistrement W4311285490 · doi:10.1186/s12935-022-02822-5

The metastatic capacity of high-grade serous ovarian cancer cells changes along disease progression: inhibition by mifepristone

2022· article· en· W4311285490 sur OpenAlexafffund
Sabrina J. Ritch, Abu Shadat Mohammod Noman, Alicia A. Goyeneche, Carlos M. Telleria

Notice bibliographique

RevueCancer Cell International · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, McGill UniversityMcGill University
Mots-clésMifepristoneSerous fluidOvarian cancerGentamicin protection assayCancer researchExtracellular matrixMedicineCancer cellIn vitroCancerPathologyMetastasisChemistryInternal medicineBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Simplistic two-dimensional (2D) in vitro assays have long been the standard for studying the metastatic abilities of cancer cells. However, tri-dimensional (3D) organotypic models provide a more complex environment, closer to that seen in patients, and thereby provide a more accurate representation of their true capabilities. Our laboratory has previously shown that the antiprogestin and antiglucocorticoid mifepristone can reduce the growth, adhesion, migration, and invasion of various aggressive cancer cells assessed using 2D assays. In this study, we characterize the metastatic capabilities of high-grade serous ovarian cancer cells generated along disease progression, in both 2D and 3D assays, and the ability of cytostatic doses of mifepristone to inhibit them. METHODS: High-grade serous ovarian cancer cells collected from two separate patients at different stages of their disease were used throughout the study. The 2D wound healing and Boyden chamber assays were used to study migration, while a layer of extracellular matrix was added to the Boyden chamber to study invasion. A 3D organotypic model, composed of fibroblasts embedded in collagen I and topped with a monolayer of mesothelial cells was used to further study cancer cell adhesion and mesothelial displacement. All assays were studied in cells, which were originally harvested from two patients at different stages of disease progression, in the absence or presence of cytostatic doses of mifepristone. RESULTS: 2D in vitro assays demonstrated that the migration and invasive rates of the cells isolated from both patients decreased along disease progression. Conversely, in both patients, cells representing late-stage disease demonstrated a higher adhesion capacity to the 3D organotypic model than those representing an early-stage disease. This adhesive behavior is associated with the in vivo tumor capacity of the cells. Regardless of these differences in adhesive, migratory, and invasive behavior among the experimental protocols used, cytostatic doses of mifepristone were able to inhibit the adhesion, migration, and invasion rates of all cells studied, regardless of their basal capabilities over simplistic or organotypic metastatic in vitro model systems. Finally, we demonstrate that when cells acquire the capacity to grow spontaneously as spheroids, they do attach to a 3D organotypic model system when pre-incubated with conditioned media. Of relevance, mifepristone was able to cause dissociation of these multicellular structures. CONCLUSION: Differences in cellular behaviours were observed between 2 and 3D assays when studying the metastatic capabilities of high-grade serous ovarian cancer cells representing disease progression. Mifepristone inhibited these metastatic capabilities in all assays studied.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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