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Enregistrement W7133108108

Investigating the Heterogeneity of Tumor Associated Macrophages in Human Hepatocellular Carcinoma

2025· dissertation· W7133108108 sur OpenAlexaff
Lawrence Wood

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHepatocellular carcinomaImmune systemLiver cancerPhenotypeFlow cytometryMacrophageSecretion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatocellular carcinoma (HCC) is a liver cancer and is one of the leading causes of cancer death worldwide. Despite significant efforts in treating HCC, such as with the use of novel immune checkpoint inhibitors, the overall response rate remains low. This may be partly attributed to the lack of a clear understanding of the HCC immune microenvironment. However, a high density of regulatory macrophages is correlated with poor prognosis in HCC patients. Therefore, we hypothesized that macrophages in HCC liver are distinct from their healthy counterparts and exhibit a clear tumour-driven regulatory pro-tumourgenic phenotype. With our access to fresh HCC and healthy liver, we demonstrated with single-cell RNA sequencing and flow cytometry that HCC liver macrophages have a more regulatory, tumour-promoting phenotype. HCC Macrophages are transcriptionally distinct from canonical Kupffer cells and exhibit a higher composition of C1QA+Marcolo population. Macrophages in the HCC liver also had an increased expression of regulatory surface markers (such as CD206 and PDL1) and functional phenotype (decreased TNF-α secretion after LPS stimulation) with increasing proximity toward the tumour. Further, these described phenotypes are distinct from healthy liver macrophages and are also independent of HCC etiology. Next, we used an in vitro model to gain mechanistic insight into the interaction between the tumour and macrophages. We used three HCC cell lines (Huh7, HepaRG, and HepG2) that broadly reflected the heterogeneous nature of HCC and established a co-culture system with primary monocyte-derived macrophages (MoDM). Co-culture with all HCC lines resulted in macrophages that exhibited an HCC-like regulatory CD206hi and low TNF-α secretory phenotype. Secreted factors in the tumour-conditioned media from HCC cell lines were sufficient to modulate MoDM, ranging from well-differentiated macrophages to monocytes towards an HCC-like phenotype. Using cytometric bead array, we identified that growth factors of VEGF, MCSF, PDGF, and EPO were secreted by the three cell lines. Purified recombinant growth factors were sufficient to induce a regulatory phenotype in MoDM. Overall, this work demonstrated the unique surface and functional phenotypes exhibited by macrophages in the HCC liver and identified a potential key secreted tumour-derived growth factor as an important modulator of tumour macrophages.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
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