Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Sự chuyển đổi kiểu hình ngẫu nhiên trong khối u có thể tạo ra tính đa dạng
Tóm tắt
Các biến thể kiểu hình xác định tính không đồng nhất trong các hệ thống sinh học và phân tử, và đóng vai trò cơ chế quan trọng, và tính không đồng nhất đã được chứng minh ở các tế bào khối u. Trong nghiên cứu này, các tế bào từ máu của những bệnh nhân bị ung thư đại tràng đã được phân tích và phân loại bằng một thử nghiệm vi lưu dựa trên các thành phần hoạt động với galactose và được nuôi cấy trong chuột thiếu hụt miễn dịch kết hợp nặng (SCID). Dựa trên kết quả của các thí nghiệm này, một mô hình dựa trên lý thuyết Markov đã được triển khai và thảo luận để giải thích sự cân bằng hiện có giữa các kiểu hình của các quần thể tế bào con được phân loại bằng thử nghiệm vi lưu. Kết hợp với các kết quả thực nghiệm, mô hình này có nhiều ý nghĩa đối với tính không đồng nhất của khối u; Ví dụ, nó hiển thị sự chuyển đổi giữa các kiểu hình, xác nhận các thí nghiệm. Sự chuyển đổi này tạo ra các tế bào di căn và hàm ý rằng việc nhắm đến các tế bào khối u tuần hoàn (CTC) sẽ không phải là một phương pháp hiệu quả để ngăn ngừa sự tái phát của khối u. Điều quan trọng nhất, việc hiểu rõ các chuyển đổi giữa các kiểu hình tế bào trong quần thể tế bào có thể cải thiện hiểu biết về sự hình thành và phát triển của khối u.
Từ khóa
#tiêu chuẩn kiểu hình #sự không đồng nhất #tế bào khối u #mô hình Markov #tế bào di cănTài liệu tham khảo
Aird WC (2007) Phenotypic heterogeneity of the endothelium I. Structure, function, and mechanisms. Circ Res 100:158–173
Chen YY, Cheng BR, He ZB, Wang SY et al (2016) Capture and identification of heterogeneous circulating tumor cells using transparent nanomaterials and quantum dots-based multiplexed imaging. J Cancer 7:69–79
Gillespie DT (1977) Exact stochastic simulation of coupled chemical reactions. J Phys Chem 81:2340–2361
Grimmett G, Stirzaker D (2001) Probability and random processes, 3rd edn. Oxford University Press, New York
Gupta PB, Fillmore CM, Jiang G, Shapira SD, Tao K, Kuperwasser C, Lander ES (2011) Stochastic state transitions give rise to phenotypic equilibrium in populations of cancer cells. Cell 147:633–644
Heppner G (1984) Tumor heterogeneity. Cancer Res 44:2259–2265
Kimmel M, Arino O (1991) Cell cycle kinetics with supramitotic control, two cell types, and unequal division: a model of transformed embryonic cells. Math Biosci 105:47–79
Liao D, Estevez-Salmeron L, Tlsty TD (2012) Conceptualizing a tool to optimize therapy based on dynamic heterogeneity. Phys Biol 9:065005–065022
Liu FT, Rabinovich GA (2005) Galectins as modulators of tumour progression. Nat Rev Cancer 5:29–41
Malara N, Givigliano F, Trunzo V, Macrina L, Raso C et al (2014) In vitro expansion of tumour cells derived from blood and tumour tissue is useful to redefine personalized treatment in non-small cell lung cancer patients. J Biol Regul Homeost Agents 28:717–731
Marusyk A, Polyak K (2010) Tumor heterogeneity: causes and consequences. Biochim Biophys Acta 1805:105–117
McDonnell MD, Abbott D (2009) What is stochastic resonance? Definitions, misconceptions, debates, and its relevance to biology. PLoS Comput Biol 5:e1000348
Meacham CE, Morrison SJ (2013) Tumour heterogeneity and cancer cell plasticity. Nature 01:328–337
Simone G, Neuzil P, Perozziello G, Francardi M et al (2012) A facile in situ microfluidic method for creating multivalent surfaces: toward functional glycomics. Lab Chip 12:1500–1507
Simone G, Malara N, Trunzo V, Perozziello G et al (2013) Protein–carbohydrate complex reveals circulating metastatic cells in a microfluidic assay. Small 12:2152–2161
Simone G, Malara N, Trunzo V, Renne M et al (2014) Galectin-3 coats the membrane of breast cells and makes a signature of tumours. Mol BioSyst 10:258–265
Wilkinson DJ (2009) Stochastic modelling for quantitative description of heterogeneous biological systems. Nat Rev Genet 10:122–133
Zhou T, Chen L, Aihara K (2005) Molecular communication through stochastic synchronization induced by extracellular fluctuations. Phys Rev Lett 95:178103