Widespread resetting of DNA methylation in glioblastoma-initiating cells suppresses malignant cellular behavior in a lineage-dependent manner
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic changes are frequently observed in cancer. However, their role in establishing or sustaining the malignant state has been difficult to determine due to the lack of experimental tools that enable resetting of epigenetic abnormalities. To address this, we applied induced pluripotent stem cell (iPSC) reprogramming techniques to invoke widespread epigenetic resetting of glioblastoma (GBM)-derived neural stem (GNS) cells. GBM iPSCs (GiPSCs) were subsequently redifferentiated to the neural lineage to assess the impact of cancer-specific epigenetic abnormalities on tumorigenicity. GiPSCs and their differentiating derivatives display widespread resetting of common GBM-associated changes, such as DNA hypermethylation of promoter regions of the cell motility regulator TES (testis-derived transcript), the tumor suppressor cyclin-dependent kinase inhibitor 1C (CDKN1C; p57KIP2), and many polycomb-repressive complex 2 (PRC2) target genes (e.g., SFRP2). Surprisingly, despite such global epigenetic reconfiguration, GiPSC-derived neural progenitors remained highly malignant upon xenotransplantation. Only when GiPSCs were directed to nonneural cell types did we observe sustained expression of reactivated tumor suppressors and reduced infiltrative behavior. These data suggest that imposing an epigenome associated with an alternative developmental lineage can suppress malignant behavior. However, in the context of the neural lineage, widespread resetting of GBM-associated epigenetic abnormalities is not sufficient to override the cancer genome.
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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 ».