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Enregistrement W4389227697 · doi:10.1158/2326-6074.tumimm23-a017

Abstract A017: Exploring the interplay between macrophage subtypes and colorectal cancer cell growth

2023· article· en· W4389227697 sur OpenAlexaboutno aff
Chun-Te Chiang, Danielle Hixon, Nevart Mooradian, Pratiksha Kshetri, Scott Valena, Roy Lau, Charlie Ambrose, Michael E. Doche, Reginald Hill, Shannon M. Mumenthaler

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor microenvironmentCancer researchStromal cellImmune systemBiologyMacrophageColorectal cancerCell cultureTumor progressionCellCancer cellCancerImmunologyIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tumor-associated macrophages, a major stromal component within the tumor microenvironment (TME), play diverse roles in tumor progression and response to therapy. Although their tumor infiltration is linked to unfavorable prognoses in various cancer types, their specific involvement in colorectal cancer (CRC) remains a subject of debate. Within the TME, macrophages can adopt pro-inflammatory (M1) or immune-suppressive (M2) phenotypes in response to signals. In this study, we aimed to investigate the intricate interplay between CRC cells and macrophages under different tumor microenvironmental stresses, shedding light on the impact of macrophage phenotype and function on tumor cell behavior. We characterized signaling pathways and macrophage markers in the THP-1 monocytic cell line, differentiating THP-1 cells into M0 macrophages and polarizing them into M1 and M2 phenotypes using distinct inducers, LPS+IFNγ or IL4+IL13, respectively. Treatment with M1 and M2 inducers resulted in the induction of p-STAT1 and p-STAT6 signaling, as well as metabolic markers like IDO and TGM2, respectively, in THP-1 cells. Subsequently, we collected conditioned media (CM) from M0, M1, and M2 macrophages and assessed their impact on colon cancer cell proliferation. Consistent with previous studies, M1 CM demonstrated a suppressive effect on the growth of several CRC cell lines, whereas M0 or M2 CM did not elicit a change. Interestingly, we found a few CRC lines where the M1 CM did not reduce cell growth, suggesting that the response to M1 macrophages may be influenced by tumor cell-intrinsic factors. To gain further insights, a high-content imaging-based workflow was utilized for physical co-cultures of macrophage subtypes and CRC cells. Furthermore, we validated our findings using patient-derived tumor organoids to examine the interaction between macrophages and CRC in a more physiologically relevant context. Overall, our systematic exploration provides valuable insights into the complex interplay between macrophage subtypes and the progression of colon cancer. It emphasizes the influence of the tumor immune microenvironment on cancer cell behavior across diverse intrinsic cellular factors. Citation Format: Chun-Te Chiang, Danielle Hixon, Nevart Mooradian, Pratiksha Kshetri, Scott Valena, Roy Lau, Charlie Ambrose, Michael Doche, Reginald Hill, Shannon M. Mumenthaler. Exploring the interplay between macrophage subtypes and colorectal cancer cell growth [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Tumor Immunology and Immunotherapy; 2023 Oct 1-4; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2023;11(12 Suppl):Abstract nr A017.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,300 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2023
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