Netrin signaling mediates survival of dormant epithelial ovarian cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dormancy in cancer is a clinical state in which residual disease remains undetectable for a prolonged duration. At a cellular level, rare cancer cells cease proliferation and survive chemotherapy and disseminate disease. We created a suspension culture model of high grade serous ovarian cancer (HGSOC) dormancy and devised a novel CRISPR screening approach to identify survival genes in this context. In combination with RNA-seq, we discovered the Netrin signaling pathway as critical to dormant HGSOC cell survival. We demonstrate that Netrin-1, -3, and its receptors are essential for low level ERK activation to promote survival, and that Netrin activation of ERK is unable to induce proliferation. Deletion of all UNC5 family receptors blocks Netrin signaling in HGSOC cells and compromises viability during the dormancy step of dissemination in xenograft assays. Furthermore, we demonstrate that Netrin-1 and -3 overexpression in HGSOC correlates with poor outcome. Specifically, our experiments reveal that Netrin overexpression elevates cell survival in dormant culture conditions and contributes to greater spread of disease in a xenograft model of abdominal dissemination. This study highlights Netrin signaling as a key mediator HGSOC cancer cell dormancy and metastasis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».