Data from CD142 identifies neoplastic desmoid tumor cells, uncovering interactions between neoplastic and stromal cells that drive proliferation
Notice bibliographique
Résumé
<div>Abstract<p>The interaction between neoplastic and stromal cells within a tumor mass plays an important role in cancer biology. However, it is challenging to distinguish between tumor and stromal cells in mesenchymal tumors since lineage-specific cell surface markers typically used in other cancers do not distinguish between the different cell subpopulations. Desmoid tumors consist of mesenchymal fibroblast-like cells driven by mutations stabilizing beta-catenin. Here we aimed to identify surface markers that can distinguish mutant cells from stromal cells to study tumor-stroma interactions. We analyzed colonies derived from single cells from human desmoid tumors using a high throughput surface antigen screen, to characterize the mutant and non-mutant cells. We found that CD142 is highly expressed by the mutant cell populations and correlates with beta-catenin activity. CD142-based cell sorting isolated the mutant population from heterogeneous samples, including one where no mutation was previously detected by traditional Sanger sequencing. We then studied the secretome of mutant and non-mutant fibroblastic cells. PTX3 is one stroma-derived secreted factor that increases mutant cell proliferation via STAT6 activation. These data demonstrate a sensitive method to quantify and distinguish neoplastic from stromal cells in mesenchymal tumors. It identifies proteins secreted by non-mutant cells that regulate mutant cell proliferation that could be therapeutically.</p></div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».