CSIG-27. FLUID SHEAR STRESS ACTIVATES A MECHANO-METASTATIC CASCADE TO PROMOTE MEDULLOBLASTOMA METASTASIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Medulloblastoma (MB) is the most common malignant pediatric brain tumor. Dissemination of MB cells into cerebrospinal fluid (CSF) and blood initiates metastasis in the central nervous system, which significantly worsens patient prognosis. Disseminated MB cells survive the nutrient-deprived CSF environment and are subjected to fluid shear stress (FSS) by CSF flow. Whether and how FSS contributes to MB metastasis is completely unknown. We computationally simulated FSS dynamics in MB patients using MRI-informed CSF flow models. Based on CSF flow rates and force magnitudes in patients, we engineered two FSS application systems: (1) an orbital shaker system that applies FSS to large populations of cells, and (2) a microfluidic system compatible with live-cell and high-resolution imaging. By applying physiologically relevant FSS to MB cells, we discovered that FSS-treated MB cells metastasize more frequently and form larger metastatic tumors along the spinal cords of mice. Mechanistically, FSS induces actomyosin contraction, which promotes cell clustering, glucose transporter 1 (GLUT1) localization at the cell surface, and GLUT1-dependent glucose uptake. FSS elevates intracellular calcium through mechanosensitive ion channel PIEZO2, which is required for FSS-induced actomyosin contraction, cell clustering, and GLUT1 activity. Genetically perturbing PIEZO2 or pharmacologically inhibiting GLUT1 robustly suppresses MB metastasis in mice. Collectively, we discover that MB cells perceive FSS, define an FSS-activated mechano-metastatic cascade, and demonstrate that this cascade is clinically targetable to mitigate MB metastasis.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».