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Record W7008390101

Caractérisation du dialogue entre macrophages et cellules cancéreuses dans le microenvironnement tumoral du cancer de la prostate

2021· other· fr· W7008390101 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsProstate diseaseCancerProstate cancerPopulationTumor cells
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Avec une incidence de 23 300 nouveaux cas en 2020 (ce qui représente 20% de tous les nouveaux cas de cancer chez l'homme) et de 4200 décès (10% de tous les décès par cancer chez l'homme), le cancer de la prostate est le cancer le plus fréquemment diagnostiqué chez l'homme au Canada. Il s'agit d'un cancer hormono-dépendant, traité depuis plus de 70 ans par thérapie anti-androgénique. Le succès des nouvelles immunothérapies basées sur la réactivation des lymphocytes T dans certaines pathologies cancéreuses (vessie, poumon, peau, etc.) et leur échec retentissant dans d'autres (incluant le cancer de la prostate) poussent la communauté scientifique à explorer l'impact de la composante innée du système immunitaire dans la réponse aux immunothérapies. Les tumeurs évoluent en tant qu'écosystèmes complexes, constitués entre autres de cellules tumorales, stromales et de cellules immunitaires. Longtemps considéré comme une tumeur « froide »,caractérisée par une faible infiltration immunitaire et comme cancer peu immunogènique, une population de cellules d'origine myéloïdes, les macrophages, sont depuis quelques années reconnus pour leur rôle majeur dans cet écosystème. Dans un premier temps ils seraient impliqués dans une séquence inflammatoire qui favoriserait le développement de la tumeur, puis, une fois la tumeur installée, les macrophages associés aux tumeurs (Tumor-associated macrophages – TAM) grâce à leur très grande plasticité, favoriseraient un environnement immunosuppresseur, l'angiogenèse, l'invasion de cellules tumorales et la formation de niche pré-métastatiques tout en supprimant la réponse des lymphocytes T cytotoxiques. On parle alors de rééducation du système immunitaire par la tumeur. De plus, de solides évidences ont montré l'implication des macrophages dans la résistance à la chimiothérapie et à la radiothérapie dans le cancer de la prostate Basé sur ces observations, nous avons, dans un premier temps, étudié la rééducation de macrophages, au départ à vocation anti-tumorale, en TAM dans le microenvironnement du cancer de la prostate. Nous avons ainsi pu montrer par que les TAM qui apportent le plus d'information sur la progression de la maladie semblent localisés en dehors de la tumeur, dans le tissu adjacent d'apparence normale. Nous avons ainsi pu mettre en place un nouveau système de culture ex vivo de biopsies de patients et trouvé que des TAM avec un phénotypemixte M1 (CCR7+) /M2 (CD163+) étaient présents en grande quantité dans les cancers de prostate agressifs. Nous avons finalement recréé artificiellement dans un modèle de co-culture une façon innovante d'obtenir des macrophages avec le même phénotype et observé qu'indépendamment de leur phénotype de polarisation de base (M1 ou M2), les cellules de cancer de la prostate changeaient ces macrophages pour leur donner une fonction identique tout en les empêchant d'être rééduqués en macrophage M1. Le séquençage des différents macrophages subvertis nous a permis de déterminer que la ré-éducation des macrophages M2 vers un M1 en présence de cellules cancéreuses était accompagnée d'un changement dans le réseau de chimiokines transcrites vers un profil de chimiokines qui favorisent le recrutement de neutrophiles et le remodelage tissulaire et osseux. ans un second temps, nous avons utilisé les informations sur la localisation spatiale des TAM pour inclure plus de tissu adjacent d'apparence normale dans notre système de culture ex vivo. Nous avons alors évalué l'impact d'un traitement actuellement utilisé en clinique, l'enzalutamide, sur la composante immune du microenvironnement tumoral, plus précisément sur les macrophages. Nous avons pu déterminer que l'observation seule de marqueurs à la surface des macrophages via une dichotomie positive/négative ne permettait pas de visualiser de changements. À l'inverse, l'utilisation de sous-populations basées sur la forte/faible expression de marqueurs (CD163, CCR7, CD206) nous permettait d'observer un changement dans la composition du type de macrophages associé à une augmentation de points de contrôle immunologique à leur surface (PD-L1, PD-L2 et B7-H3). Une forte proportion de macrophages PD-L1+ était associée à un plus faible volume tumoral et un ratio neutrophiles/lymphocytes plus élevé tandis qu'une forte proportion de macrophages B7-H3+ était associée avec la présence de carcinome intracanalaire de la prostate, une forme agressive du cancer de la prostate. Ce projet nous a aussi permis de mettre en exergue l'importance de l'utilisation de la cytométrie de flux multiparamétrique comme technique de phénotypage de ces macrophages dans des échantillons biologiques mais surtout l'utilité de cibler à l'aide du multimarquage des sous-populations définies par l'expression de biomarqueurs spécifiques afin de mieux caractériser cette composante importante du microenvironement tumoral prostatique. Enfin, ce travail permet de mieux comprendre la plasticité des macrophages dans un contexte de cancer de prostate agressif ainsi que l'ontogénie des macrophages pro-tumoraux recrutés ou subvertis. Il permet d'amener une approche nouvelle sur l'obtention de macrophages pro-tumoraux et leur utilisation comme modèle pour mimer in vitro les TAM.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.009

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.185
Teacher spread0.180 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2021
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