MDB-01. Cerebrospinal fluid shear stress activates a targetable mechano-metastatic cascade to promote medulloblastoma metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biofluid flow generates fluid shear stress (FSS), a mechanical force widely present in tissue microenvironments. How brain tumor growth alters the conduit of biofluid, thereby impacting FSS-regulated cancer progression is unknown. Dissemination of medulloblastoma (MB) cells into the cerebrospinal fluid (CSF) initiates metastasis within the central nervous system. By simulating CSF dynamics based on magnetic resonance imaging of MB patients, we discovered that FSS is elevated at the cervicomedullary junction. MB-relevant FSS promotes metastasis along mouse spinal cords. Mechanistically, FSS induces metastatic cell behaviours, including weakened cell-substrate adhesion, increased motility, cell clustering, and plasma membrane localization of glucose transporter 1 (GLUT1) to enhance glucose uptake. FSS is perceived by mechanosensitive ion channel PIEZO2, which drives actomyosin contractility-dependent GLUT1 recruitment at the plasma membrane. Genetic targeting of PIEZO2 or pharmacologic inhibition of GLUT1 mitigates metastasis. Collectively, these findings define a targetable FSS-activated mechano-metastatic cascade for the treatment of MB metastasis.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».