Aunque las células iniciadoras de metástasis impulsan la metástasis, solo una determinada subpoblación de estas células puede diseminarse con éxito desde el tumor primario para colonizar los sitios metastásicos. La identificación y caracterización de esta subpoblación sigue siendo un campo poco estudiado. Designamos esta subpoblación específica como células en estado premetastásico (PMS). Identificar biomarcadores y comprender los mecanismos subyacentes a la formación de PMS es fundamental para prevenir la metástasis.
En esta investigación, empleamos técnicas de aprendizaje automático y bioinformática, integrando datos de líneas celulares humanas, secuenciación masiva de ARN, secuenciación de células individuales y transcriptómica espacial, para identificar PMS y clasificar sus subtipos (PMS1 y PMS2). Revelamos que PMS1 exhibe altas características de transición epitelio-mesenquimal (EMT) y está asociado con un mal pronóstico, mientras que PMS2 está asociado con la capacidad de formación de células madre tumorales. Cabe destacar que se identificó a KLF7 como un biomarcador clave de PMS, expresado en gran medida en PMS1 y en las lesiones de metástasis hepática del cáncer colorrectal (CRLM). A través de ensayos de reportero de luciferasa dual y experimentos in vitro e in vivo, demostramos que KLF7 promueve las características de EMT en el CRC a través de la señalización autocrina de TGFβ, facilitando así la CRLM.
Además, se determinó que el fármaco de molécula pequeña epigalocatequina galato (EGCG) puede inhibir la actividad transcripcional de KLF7, suprimiendo así la señalización de TGFβ y la EMT. Este resultado destaca a EGCG como un compuesto prometedor para el tratamiento del cáncer colorrectal (CRC) con alta expresión de KLF7. A través de esta investigación, establecimos un marco sistemático que define dos subtipos de PMS e identificamos a KLF7 como un impulsor fundamental de la CRLM a través de la señalización autocrina de TGFβ.
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