BI-02 * FUNCTIONAL CHARACTERIZATION OF NOVEL BIOMARKERS IN SELECTING FOR SUBTYPE SPECIFIC MEDULLOBLASTOMA PHENOTYPES
Notice bibliographique
Résumé
Major research efforts have focused on the isolation and characterization of brain tumor stem cells, or propagating cells (BTPC) in a variety of brain cancers. Elucidating cell surface marker profiles that can be used to selectively isolate this cellular population is an imperative first step in the development of targeted therapies. Medulloblastoma (MB) is the most common form of pediatric brain cancer. MB is divided into 4 molecular subgroups; Wnt, Sonic Hedgehog (SHH), Group 3 and Group 4. Given the variable results obtained for currently utilized markers, as well as the cellular heterogeneity within and between MB sub-groups, it is likely there are additional surface marker profiles capable of selecting for sub-type specific MB BTPCs. We set out to identify novel surface marker combinations capable of selecting for TPCs in SHH MB. We employed the new BD Bioscience Lyoplate screening platform to compare 242 human cell surface marker levels across high and low self-renewing SHH MB sub-clones. The top 25 markers were refined by evaluating expression levels in Shh vs Group 3,4 and Wnt variants in transcriptome datasets representing 548 patient samples. Four markers, CD271, CD106/VCAM1, EGFR and CD171/NCAM-L1 showed consistent differential expression in the SHH subtype relative to the other variants. Flow cytometry validation in additional cell lines confirmed these findings. As a proof of principle, functional characterization of CD271 in SHH MB in vitro and in vivo was performed. Using fluorescence activated cell sorting and gain/loss of function studies, our results suggest that CD271 selects for MB progenitor cells. This work highlights a new approach to screening for differentially expressed surface markers across matched samples. We delineated a cell surface fingerprint for BTPC populations from MB molecular variants, however the utility can be seen in normal stem cell biology and across all forms of cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».