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Enregistrement W4386499095 · doi:10.3389/fcell.2023.1240159

Extracellular vesicles promote activation of pro-inflammatory cancer-associated fibroblasts in oral cancer

2023· article· en· W4386499095 sur OpenAlexafffund
Julia Arebro, Rebecca Towle, Che-Min Lee, Kevin L. Bennewith, Cathie Garnis

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSvenska LäkaresällskapetKarolinska InstitutetMichael Smith Health Research BCSweden-America FoundationRoyal Swedish Academy of Sciences
Mots-clésCancer-Associated FibroblastsCancer researchTumor microenvironmentCancerFlow cytometryCarcinogenesisCancer cellMetastasisTranscriptomeBiologyCytokineTumor progressionImmunologyGene expressionGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Oral squamous cell carcinoma (OSCC) is the most common form of head and neck cancer and has a survival rate of ∼50% over 5 years. New treatment strategies are sorely needed to improve survival rates—and a better understanding of the mechanisms underlying tumorigenesis is needed to develop these strategies. The role of the tumor microenvironment (TME) has increasingly been identified as crucial in tumor progression and metastasis. One of the main constituents of the TME, cancer-associated fibroblasts (CAFs), plays a key role in influencing the biological behavior of tumors. Multiple mechanisms contribute to CAF activation, such as TGFβ signaling, but the role of extracellular vesicles (EVs) in CAF activation in OSCC is poorly understood. Assessing the impact of oral cancer-derived EVs on CAF activation will help to better illuminate OSCC pathophysiology and may drive development of novel treatments options. Methods: EVs were isolated from OSCC cell lines (Cal 27, SCC-9, SCC-25) using differential centrifugation. Nanoparticle tracking analysis was used for EV characterization, and Western blot to confirm the presence of EV protein markers. Oral fibroblasts were co-cultured with enriched EVs, TGFβ, or PBS over 72 h to assess activation. Flow cytometry was used to evaluate CAF markers. RNA collected from fibroblasts was extracted and the transcriptome was sequenced. Conditioned media from the co-cultures was evaluated with cytokine array profiling. Results: OSCC-derived EVs can activate oral fibroblasts into CAFs that are different from those activated by TGFβ, suggesting different mechanisms of activation and different functional properties. Gene set enrichment analysis showed several upregulated inflammatory pathways in those CAFs exposed to OSCC-derived EVs. Marker genes for inflammatory CAF subtypes were also upregulated, but not in CAFs activated by TGFβ. Finally, cytokine array analysis on secreted proteins revealed elevated levels of several pro-inflammatory cytokines from EV-activated CAFs, for instance IL-8 and CXCL5. Discussion: Our results reveal the ability of OSCC-derived EVs to activate fibroblasts into CAFs. These CAFs seem to have unique properties, differing from TGFβ-activated CAFs. Gaining an understanding of the interplay between EVs and stromal cells such as CAFs could lead to further insights into OSCC tumorigenesis and potential novel therapeutics.

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 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 enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,694

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations29
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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