TMIC-39. Investigating the role of PDGF-AA in invasive melanoma brain metastases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Approximately 20-40% of cancer patients develop brain metastases (BrM). Unfortunately, these patients suffer from poor outcomes, diminished quality of life and approximately 60% of patients that undergo BrM resection recur within 1 year. Our group described histological growth patterns associated with recurrence, where highly invasive (HI) BrM are more likely to recur locally, compared to minimally invasive (MI) BrM. Cancer cell invasiveness can be driven by crosstalk with the microenvironment, through secreted factors from brain cells or from cancer cells that colonize the brain. We have profiled the secretome of HI and MI patient-derived xenograft BrM using mouse- and human-specific multiplex ELISA. This screen revealed high levels of platelet-derived growth factor A (PDGF-AA) in HI melanoma BrM and these findings were confirmed in independent syngeneic melanoma brain tumour models. Importantly, overexpression of PDGF-AA in MI melanoma cells accelerated intracranial tumour growth and shortened survival in vivo. There are several studies reporting autocrine PDGFRα signaling downstream of PDGF-AA in aggressive glioblastomas. Therefore, we explored the initial hypothesis that PDGF-AA might activate cancer cell intrinsic PDGFRα signaling to promote invasion. However, we demonstrate that such an autocrine signaling mechanism is not operative in our models. Considering these results, we are now exploring the hypothesis that melanoma cell-derived PDGF-AA acts on parenchymal cells in the brain to promote BrM aggressiveness. Brain microenvironmental remodeling factors are important to investigate as potential druggable targets in BrM. Should PDGF-AA be involved, clinically available PDGFRα inhibitors could be a potential treatment option to disrupt such crosstalk in individuals with recurring BrM.
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 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) | 0,002 | 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 ».