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Enregistrement W7132933583

An Engineered 3D Co-Culture Model of Macrophages and Pancreatic Cancer Organoids to Explore Cellular Interactions in the Tumour Microenvironment

2023· dissertation· W7132933583 sur OpenAlexaboutno aff
Ileana Louise Yu Co

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancreatic cancerOrganoidTumor microenvironmentCancer cellImmune systemCancerPancreatic ductal adenocarcinomaHypoxia (environmental)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is the most common form of pancreatic cancer and is currently the third leading cause of cancer-related deaths in Canada. Despite innovations in research and the advent of immunotherapies, PDAC remains one of the deadliest cancers. PDAC is extremely challenging to treat because of its highly dysregulated tumour microenvironment (TME) comprised of aggressive cancer cells and pro-tumorigenic immune cells that interact with hypoxic and molecular gradients to promote malignancy. Specifically, interactions between tumour associated macrophages (TAMs) and cancer cells in the hypoxic TME have been shown to play significant roles in disease progression. However, deciphering these complex interactions is challenging with current cancer models, which either do not capture the complexities of the TME or allow for the interrogation of cellular interactions in physiologically relevant microenvironmental gradients. In this work, we present a fully human engineered 3D co-culture model of primary macrophages and patient-derived pancreatic cancer organoids based on the Tissue Roll for Analysis of Cellular Environment and Response (TRACER). Here, we incorporate macrophages with PDAC organoids and show that cell-generated hypoxic gradients and expected responses to these gradients are observed in TRACER. Moreover, we report that the TRACER co-culture can be used to evaluate the impact of macrophage-cancer interactions on response to chemotherapies and T-cell inflammation. To decipher these cancer-immune cell relationships with more granularity, we performed bulk transcriptional analysis. Here, we show that transcriptional profiles, such as metabolic rewiring of tumour cells, were uniquely present in TRACER but not in cells cultured in hypoxia chambers. Importantly, we observe that macrophages in TRACER resembled pro-tumourigenic PDAC TAMs. Interestingly, we reveal that organoids in co-culture with macrophages in TRACER were less sensitive to gradient and hypoxia-driven perturbations, and that macrophages played a potentially dominant role in driving these changes. Overall, we anticipate that our TRACER co-culture model will uniquely enable the investigation of intersecting parameters between cancer cells, immune cells and microenvironmental gradients like hypoxia, and will provide valuable insight on how the PDAC TME can be modulated for therapeutic benefit – a feat that is not possible with other in vitro models or patient data alone.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,300 · 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
Publié2023
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