Core pathway mutations induce de-differentiation of murine astrocytes into glioblastoma stem cells that are sensitive to radiation but resistant to temozolomide
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glioma stem cells (GSCs) from human glioblastomas (GBMs) are resistant to radiation and chemotherapy and may drive recurrence. Treatment efficacy may depend on GSCs, expression of DNA repair enzymes such as methylguanine methyltransferase (MGMT), or transcriptome subtype. METHODS: To model genetic alterations in human GBM core signaling pathways, we induced Rb knockout, Kras activation, and Pten deletion mutations in cortical murine astrocytes. Neurosphere culture, differentiation, and orthotopic transplantation assays were used to assess whether these mutations induced de-differentiation into GSCs. Genome-wide chromatin landscape alterations and expression profiles were examined by formaldehyde-assisted isolation of regulatory elements (FAIRE) seq and RNA-seq. Radiation and temozolomide efficacy were examined in vitro and in an allograft model in vivo. Effects of radiation on transcriptome subtype were examined by microarray expression profiling. RESULTS: Cultured triple mutant astrocytes gained unlimited self-renewal and multilineage differentiation capacity. These cells harbored significantly altered chromatin landscapes that were associated with downregulation of astrocyte- and upregulation of stem cell-associated genes, particularly the Hoxa locus of embryonic transcription factors. Triple-mutant astrocytes formed serially transplantable glioblastoma allografts that were sensitive to radiation but expressed MGMT and were resistant to temozolomide. Radiation induced a shift in transcriptome subtype of GBM allografts from proneural to mesenchymal. CONCLUSION: A defined set of core signaling pathway mutations induces de-differentiation of cortical murine astrocytes into GSCs with altered chromatin landscapes and transcriptomes. This non-germline genetically engineered mouse model mimics human proneural GBM on histopathological, molecular, and treatment response levels. It may be useful for dissecting the mechanisms of treatment resistance and developing more effective therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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)
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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 ».