Telomerase Inhibition as a Novel Therapy for Pediatric Ependymoma
Notice bibliographique
Résumé
Ependymomas are the third most common pediatric brain tumor with an overall survival of approximately 50%. Recently, we showed that telomerase [human telomerase reverse transcriptase (hTERT)] expression is a predictor of poor outcome in pediatric ependymoma. Thus, we hypothesized that ependymomas with functional telomerase may behave more aggressively and that these patients may benefit from anti-telomerase therapy. To address our hypothesis, we investigated the effect of telomerase inhibition on primary ependymoma cells harvested at the time of surgery, as no animal models or established cell lines are readily available for this tumor. The cells were characterized for glial fibrillary acidic protein (GFAP) and hTERT expression, initial telomere length and telomerase activity. They were then subjected to telomerase inhibition (MST-312, 1 microM) and tested for effects on cell viability (MTT assay), proliferation (MIB-1), apoptosis (cleaved caspase 3) and DNA damage (gammaH2AX). After 72 h of telomerase inhibition, primary ependymoma cells showed a significant decrease in cell number (P < 0.001), accompanied by increased DNA damage (gammaH2AX expression) (P < 0.01) and decreased proliferative index (MIB-1) (P < 0.01). Half showed an increase in apoptosis (cleaved caspase 3). These data suggest that telomerase inhibition may be an effective adjuvant therapy in pediatric ependymoma, potentially inducing tumor growth arrest in the short term, independent of telomere shortening.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».