Single-cell multiomic modelling of early metastatic events promoted by the extracellular matrix
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer metastasis, primarily driven by epithelial-to-mesenchymal transition (EMT), is responsible for most cancer-related mortalities. Traditional pre-clinical models fail to fully capture mesenchymal characteristics due to the loss of human stroma. The extracellular matrix (ECM) plays a crucial role in EMT, yet conventional in vitro models often rely on defined ECM components, which may not adequately replicate the human physiological ECM niche. METHODS: To mimic the in situ dissemination of cancer cells, we employed a patient-derived extracellular matrix (pdECM). We transitioned the culture matrix for patient-derived colorectal cancer organoids from a basement membrane extract (BME) to a patient-derived ECM (pdECM). We performed single-cell multiomic analyses, integrating transcriptomic and epigenomic data, to investigate changes in organoid phenotypes and reconstruct the EMT trajectory. RESULTS: Organoids cultured in the pdECM exhibited increased tumor cell dissemination and motility, resembling in situ lesions without exogenous ligand treatment. Single-cell multiomic analysis revealed TNF-α signaling as an early metastatic event in the EMT trajectory. Epigenomic changes led to increased accessibility of AP-1 complex target genes, particularly MMP7, which promoted an invasive phenotype. Our multimodal computational approach distinguished early and late EMT states, demonstrating that pdECM-induced EMT occurs independently of traditional EMT master regulators. Notably, pdECM organoids exhibited a partial EMT phenotype, characterized by hybrid epithelial-mesenchymal states. CONCLUSION: This study presents an advanced in vitro model that closely recapitulates in situ tumorigenesis and provides novel insights into the metastatic cascade. The pdECM system enables the reconstruction of EMT dynamics, highlighting the critical role of ECM composition in metastasis and offering a physiologically relevant platform for the development of targeted therapies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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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 ».