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Enregistrement W4406743962

Impact of mechanical compressive stress on pancreatic cancer progression

2022· article· en· W4406743962 sur OpenAlexaff
Mickaël Di‐Luoffo, Silvia Arcucci, Tristan Marty, Sanzhar Aitbay, Pauline Lefebvre, Pascal Swider, Pauline Assémat, Morgan Delarue, Julie Guillermet- Guibert

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Research and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentreCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancreatic cancerStress (linguistics)Compressive strengthCancerMedicineMaterials scienceInternal medicineComposite materialPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Mechanical compressive stress arises during pancreatic cancer progression (PDAC). In vitro, compression forces decrease PDAC cell proliferation, increase invasiveness, and induce resistance to chemotherapies. In vivo, the importance of compression is unknown. In PDAC, increased compressive stress happens simultaneously with the second wave of genetic alterations (p53 mutations/truncations) after KRAS oncogenic mutations; it is also linked with overexpression/activation of the PI3-Kinases (PI3K) pathway. We think that compression favors selective genetic backgrounds that modify the signaling environment in cells and thus cell fate. Experimental design: We generated compressive stresses to spheroids derived from PDAC cells with KRAS G12D mutation, in which p53 R172H mutation or p53 R172H;R210* truncation are induced sequentially. Further, we applied a compressive stress to KRAS G12D ±p53 R172H /p53 R172H;R210* mutated mouse allografts using a compressive device. We also used the punch method in order to evaluate the relaxation of tumors depending on their genetic background. Results: Compression decreased the spheroid growth (<30%). However, p53 R172H mutated PDAC cells developed a resistance to compression and continued to proliferate. This mutation associated with a truncation of p53 accentuated this resistance, even bringing a proliferative advantage. A transcriptomic analysis of KRAS G12D , p53 mutated and p53 truncated spheroids under compression was performed. This analysis showed a modification in adhesion properties via plasma membrane and RTK signaling activity, mechanisms regulated by PI3K pathway. In parallel, we observed, in vivo, that the growth of KRAS G12D mutated tumors decreased by 40% under compression, whereas the size of tumors with p53 R172H;R210* truncated form was similar with or without compression. Finally, KRAS G12D tumors relaxed more easily compared to the p53 R172H and p53 R172H;R210* tumors; this was due to a greater cellular and matrix homogeneity in these tumors compared to p53 R172H and p53 R172H;R210* tumors. Conclusion: Growth under pressure can influence the progression of PDAC promoting selective genetic background and activation of oncogenic signaling pathways. These observations open the way to integrate the mechanical context in the management of patients with PDAC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
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