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Enregistrement W4391992221 · doi:10.1126/sciadv.adj0975

From breast cancer cell homing to the onset of early bone metastasis: The role of bone (re)modeling in early lesion formation

2024· article· en· W4391992221 sur OpenAlexaff
Sarah A. E. Young, Anna-Dorothea Heller, Daniela S. Garske, Maximilian Rummler, Victoria Qian, Agnes Ellinghaus, Georg N. Duda, Bettina M. Willie, Anika Grüneboom, Amaia Cipitria

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensShriners Hospitals for Children - CanadaMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHoming (biology)Bone metastasisPathologyMetastasisBreast cancerLesionMedicineCancerCancer cellMetaphysisBiologyAnatomyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer often metastasizes to bone, causing osteolytic lesions. Structural and biophysical changes are rarely studied yet are hypothesized to influence metastasis. We developed a mouse model of early bone metastasis and multimodal imaging to quantify cancer cell homing, bone (re)modeling, and onset of metastasis. Using tissue clearing and three-dimensional (3D) light sheet fluorescence microscopy, we located enhanced green fluorescent protein-positive cancer cells and small clusters in intact bones and quantified their size and spatial distribution. We detected early bone lesions using in vivo microcomputed tomography (microCT)-based time-lapse morphometry and revealed altered bone (re)modeling in the absence of detectable lesions. With a new microCT image analysis tool, we tracked the growth of early lesions over time. We showed that cancer cells home in all bone compartments, while osteolytic lesions are only detected in the metaphysis, a region of high (re)modeling. Our study suggests that higher rates of (re)modeling act as a driver of lesion formation during early 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 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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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