Abstract 5567: Breast cancer cell alteration of immune cell transcriptome through indirect communication
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Crosstalk between tumor and non-tumor cells plays an important role in cancer progression and metastasis often leading to a modification of non-malignant cells into pro-oncogenic phenotypes. Understanding this process is important for diagnostic and therapeutic advances. We previously reported clinical validation results for a new way to detect early-stage breast cancer using a panel of RNA biomarkers from whole blood and a machine learning software-powered testing system. Recently, we showed that immune cells undergo transcriptomic and functional changes upon direct contact with breast cancer cells. Here, we report results from investigation of indirect communication between breast cancer and immune cells leading to cancer-driven immune cell transformation and activation of multiple oncogenic pathways. To characterize these modifications, we performed RNAseq and pathway analysis on a human monocytic cell line, THP1, exposed to media from triple negative breast cancer (TNBC) cells (MDA-MB-231) in culture. Our results demonstrate that 24 hours of THP1 cell exposure to soluble factors secreted by tumor cells leads to significant gene modulation, with over 1,100 differentially expressed genes (|Fold Change|>2; p<0.05). KEGG and Reactome enrichment analysis revealed overlap of multiple pathways between THP1 cells exposed to direct and indirect cancer cell contact conditions, such as cytokine-cytokine receptor interaction, JAK-STAT signaling pathways and others. TNF, NMP1, STING1 and TGM2 were identified as key upstream regulators potentially driving this transformation in both direct and indirect contact conditions. The S100 pathway, which we previously found to be activated by fluid shear stress in MDA-MB-231 cells was also activated in THP1 cells upon both direct and indirect contact. The observed gene expression changes in THP1 cells exposed to media from MDA-MB-231 suggests that indirect intercellular communication alone can transmit an oncogenic signal. These results support a role for secreted factors from breast cancer cells in transforming immune cells and modulating the gene expression markers detected by our blood test, expanding the potential for leveraging this type of tumor education response in advancing cancer detection and treatment. Citation Format: Jacob Kennard, Karen Norek, Kenneth Fuh, Robert D. Shepherd, Kristina D. Rinker, Olesya A. Kharenko. Breast cancer cell alteration of immune cell transcriptome through indirect communication [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 5567.
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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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».