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Enregistrement W4407357465 · doi:10.1128/mbio.03595-24

Identification of intratumoral bacteria that enhance breast tumor metastasis

2025· article· en· W4407357465 sur OpenAlexafffund
Zachary J. Gerbec, Antonio Serapio-Palacios, Avril Metcalfe‐Roach, Zakhar Krekhno, Haggai Bar‐Yoseph, Sarah E. Woodward, Jorge Peña-Díaz, Oksana Nemirovsky, Shannon Awrey, Sebastian H. Moreno, Sean Beatty, Esther Kong, Nina Radisavljevic, Mihai Cîrstea, Shawn C. Chafe, Paul C. McDonald, Samuel Aparício, B. Brett Finlay, Shoukat Dedhar

Notice bibliographique

RevuemBio · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensTerry Fox Research InstituteCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesOffice of ScienceCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research SocietyU.S. Department of Energy
Mots-clésMetastasisMetastatic breast cancerBreast cancerBacteriaCancer researchCancerBacillus (shape)BiologyMedicineMicrobiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The central, mortality-associated hallmark of cancer is the process of metastasis. It is increasingly recognized that bacteria influence multiple facets of cancer progression, but the extent to which tumor microenvironment-associated bacteria control metastasis in cancer is poorly understood. To identify tumor-associated bacteria and their role in metastasis, we utilized established murine models of non-metastatic and metastatic breast tumors to identify bacteria capable of driving metastatic disease. We found several species of the Bacillus genus that were unique to metastatic tumors, and found that breast tumor cells cultured with a Bacillus bacterium isolated from metastatic tumors, Bacillus thermoamylovorans , produced nearly 3× the metastatic burden as control cells or cells cultured with bacteria from non-metastatic breast tumors. We then performed targeted metabolomics on tumor cells cultured with different bacterial species and found that B. thermoamylovorans differentially regulated tumor cell metabolite profiles compared to bacteria isolated from non-metastatic tumors. Using these bacteria, we performed de novo sequencing and tested for the presence of genes that were unique to the bacterium isolated from metastatic tumors in a patient population to provide a proof-of-concept for identifying how specific bacterial functions are associated with the metastatic process in cancer independent of bacterial species. Together, our data directly demonstrate the ability of specific bacteria to promote metastasis through interaction with cancer cells. IMPORTANCE Metastasis is a major barrier to long-term survival for cancer patients, and therapeutic options for patients with aggressive, metastatic forms of breast cancer remain limited. It is therefore critical to understand the differences between non-metastatic and metastatic disease to identify potential methods for slowing or even stopping metastasis. In this work, we identify a bacterial species present with metastatic breast tumors capable of increasing the metastatic capabilities of tumor cells. We isolated and sequenced this bacteria, as well as a control species which failed to promote metastasis, and identified specific bacterial genes that were unique to the metastasis-promoting species. We tested for the presence of these bacterial genes in patient tumor samples and found they were more likely to be associated with mortality. We also identified enrichment of specific bacterial functions, providing insight into possible sources of bacteria-driven increases in the metastatic potential of multiple cancer types.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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