Establishing <em>In Vitro</em> Models of Dorsal Root Ganglia Culture: Complementary Approaches for Investigating Cancer-Nerve Crosstalk
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of the nervous system to the tumor microenvironment and the importance of neural invasion as a route for cancer dissemination are being increasingly recognized. Interactions of cancer cells with neurons can promote their invasion around and into nerves, a feature of many cancers with poor clinical outcomes. In vitro models to study reciprocal interactions between neurons and cancer cells provide valuable tools for understanding cancer spread and identifying approaches to mitigate it. Here, we describe a protocol for murine dorsal root ganglia (DRG) isolation and the establishment of both whole mount and dissociated monolayer cultures that can be used to visualize neuron morphology and neurite outgrowth over time. Whole DRGs mounted in Matrigel preserve nerve architecture and responses to stimuli in a heterogeneous environment more similar to the in vivo nerve, while dissociated nerve cultures allow assessment of direct cell-cell interactions more closely. Once DRG cultures are established, cancer cells can be added to generate co-cultures that can be used to visualize changes in neurite outgrowth and nerve morphology in response to cancer cells. Growth or motility of cancer cells in response to nerve-derived signals over time or under conditions of growth stimulation or inhibition can be assessed, as well as visualizing the effects of direct contact between cancer cells and nerve extensions. As both co-culture models can be generated simultaneously, this protocol provides a more comprehensive view of the impact of cancer-neuron interactions and facilitates comparisons of treatment conditions and integration of information from the cellular level and whole ganglia. This protocol will facilitate the study of nerve-tumor interactions and can be used for a wide range of applications, including studies of cell signaling, drug screening, or study of the heterogeneity of the tumor-nerve environment and the mechanisms of tumor dissemination along nerves.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».