TM-08 * DIFFERENTIAL VASCULAR PATTERN OF GLIOMA STEM CELLS
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of the glioblastoma (GBM) tumors with anti-angiogenic therapies has not significantly improved patients’ survival. The lack of clear response is partly due to the heterogeneous nature of GBMs. Such heterogeneity is evident in different molecular subtypes, in tumor microenvironment including hypoxia and tumor metabolic profiles and also at the level of tumor vascularity, such as microvascular density (MVD) and permeability. While heterogeneity in vasculature results in heterogeneous metabolic profile of the tumor cells, no data is available explaining the effect of metabolic status on tumor vasculature. Deciphering the underlying mechanism of tumor vascular heterogeneity is needed, as it can improve design of targeted therapies. We aimed to establish the differential pattern of tumor vascularity in GBM xenografts of different glioma stem cells (GSCs). Furthermore, we investigated whether GSC tumor vasculature is regulated by changes in glucose metabolism. GSCs were isolated from operative GBM samples and their in-vitro angiogenic profile established using angiogenic arrays and western blot analysis. Glucose metabolism was altered by generating HK2 knockdown of each GSC line and used to generate intracranial xenografts. Tumor growth parameters, overall survival and the in-vivo vascular properties were determined using MRI characteristics and histological analysis. Our results showed that survival rate of the mice and tumor growth pattern varied between different GSCs. MVD and expression of angiogenic factors were different amongst different GSCs and in their matched xenografts. Furthermore, reduced glucose metabolism resulted in reduced MVD and increased animal survival, in GSCs with high MVD. GSC cell lines demonstrate significant variability in their vascular profile. Our data suggests that inhibition of glycolysis may be effective in GBMs with high MVD or perhaps regions of the tumor with highest vascular profile. Effective therapeutic strategies would require individual tumor vascular and metabolic status to be taken into account, prior to any therapeutic intervention.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».