Jove
Visualize
お問い合わせ

関連する概念動画

Cancers Originate from Somatic Mutations in a Single Cell02:21

Cancers Originate from Somatic Mutations in a Single Cell

Cancer arises from mutations in the critical genes that allow healthy cells to escape cell cycle regulation and acquire the ability to proliferate indefinitely. Though originating from a single mutation event in one of the originator cells, cancer progresses when the mutant cell lines continue to gain more and more mutations, and finally, become malignant. For example, chronic myelogenous leukemia (CML) develops initially as a non-lethal increase in white blood cells, which progressively...
Adaptive Mechanisms in Cancer Cells02:53

Adaptive Mechanisms in Cancer Cells

Cancer cells accumulate genetic changes at an abnormally rapid rate due to the defects in the DNA repair mechanisms. From an evolutionary perspective, such genetic instability is advantageous for cancer development. Mutant cell lines accumulate a series of beneficial mutations that contribute to their progression into cancer.
Some of the advantages that cancer cells have on normal cells include - enhanced ability to divide without terminally differentiating, induce new blood vessel formation,...
Cancer Cell Migration through Invadopodia01:35

Cancer Cell Migration through Invadopodia

Invadosome is a broad category of cell surface structures with proteolytic activity that  degrades the extracellular matrix (ECM). Invadosomes are present in normal cell types, including macrophages, endothelial cells, and neurons, as well as tumor cells. Although the macrophage podosomes and tumor cell invadopodia are classified as invadosomes, they have different structures, molecular pathways, and functions. Podosomes are short structures that last for a few minutes. However, invadopodia can...
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー
  1. ホーム
  2. ヒト の 脳 がん の 単細胞 マッピング は,組織 に 侵入 する 白血球 の 腫瘍 特定 の 指示 を 明らかに し て い ます
  1. ホーム
  2. ヒト の 脳 がん の 単細胞 マッピング は,組織 に 侵入 する 白血球 の 腫瘍 特定 の 指示 を 明らかに し て い ます

関連する実験動画

Evaluation of Tumor-infiltrating Leukocyte Subsets in a Subcutaneous Tumor Model
07:49

Evaluation of Tumor-infiltrating Leukocyte Subsets in a Subcutaneous Tumor Model

Published on: April 13, 2015

20.6K

ヒト の 脳 がん の 単細胞 マッピング は,組織 に 侵入 する 白血球 の 腫瘍 特定 の 指示 を 明らかに し て い ます

Ekaterina Friebel1, Konstantina Kapolou2, Susanne Unger1

  • 1Institute of Experimental Immunology, University of Zurich, Zurich 8057, Switzerland.

Cell
|May 30, 2020

PubMed で要約を見る

まとめ
この要約は機械生成です。

研究者はCyTOFを用いて脳腫瘍の免疫細胞をマッピングし,その独特の免疫マイクロ環境によって脳転移からグリオマを区別した. 膠質腫は微小膠質が定着し,転移は白血球が侵入し,標的型免疫療法のための洞察を提供しました.

キーワード:
T細胞トレグス脳転移疲労グリオママクロファージマスサイトメトリーマイクログリアモノサイト腫瘍の微小環境

さらに関連する動画

Longitudinal Intravital Imaging of Brain Tumor Cell Behavior in Response to an Invasive Surgical Biopsy
09:17

Longitudinal Intravital Imaging of Brain Tumor Cell Behavior in Response to an Invasive Surgical Biopsy

Published on: May 3, 2019

7.7K
Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography
09:53

Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography

Published on: August 16, 2020

7.6K

関連する実験動画

Evaluation of Tumor-infiltrating Leukocyte Subsets in a Subcutaneous Tumor Model
07:49

Evaluation of Tumor-infiltrating Leukocyte Subsets in a Subcutaneous Tumor Model

Published on: April 13, 2015

20.6K
Longitudinal Intravital Imaging of Brain Tumor Cell Behavior in Response to an Invasive Surgical Biopsy
09:17

Longitudinal Intravital Imaging of Brain Tumor Cell Behavior in Response to an Invasive Surgical Biopsy

Published on: May 3, 2019

7.7K
Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography
09:53

Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography

Published on: August 16, 2020

7.6K

科学分野:

  • 神経腫瘍学
  • 免疫学
  • 単細胞分析

背景:

  • グリオマや脳転移を含む脳腫瘍は,治療を阻害する免疫抑制性腫瘍微環境 (TME) を生み出します.
  • 中枢神経系 (CNS) の微小環境と悪性腫瘍のTME形成に対する明確な貢献は不明である.
  • 中枢神経系腫瘍における腫瘍関連マクロファージ (TAM) の多様性,起源,および機能は十分に理解されていません.

研究 の 目的:

  • 様々な脳腫瘍の白血球の分布を 詳細にマッピングする
  • グリオマと脳転移を 独特の免疫細胞組成で区別する
  • 脳腫瘍TME内の免疫細胞,特にTAMの機能状態と起源を調査する.

主な方法:

  • 高次元単細胞質量細胞測定 (CyTOF) を用いて,脳腫瘍における免疫細胞をプロファイルした.
  • 免疫細胞集団の比較分析は,グリオマと脳転移の間で行われました.
  • 単細胞のデータを分析して,免疫シグネチャーと細胞の軌道を特定した.

主要な成果:

  • TMEの免疫細胞の組成は 明らかに脳転移からグリオマを区別しました
  • グリオマTMEは主に組織に居住する反応性マイクログリアで特徴付けられました.
  • TMEの脳転移は,異なる活性化および疲労プロファイルを持つTAMを含む,組織侵入性白血球の有意な蓄積を示した.
  • 結論:

    • グリオマと脳転移の独特の免疫学的プロファイルは,差異診断のための潜在的なバイオマーカーを提供します.
    • 特定の免疫細胞の浸透と機能状態を理解することは,効果的な脳腫瘍免疫療法の開発に不可欠です.
    • 標的型免疫療法戦略は,脳腫瘍の免疫学的な特徴に基づいて合理的に設計することができます.