PS2 - 217 Treatment of Glioblastoma Brain Tumor-Initiating Cells with Microglial and Macrophage-Derived Cytokines
Notice bibliographique
Résumé
The most common brain cancer, glioblastoma (GBM), also has the worst five-year survival rates of all cancers. This is due in part to cancer stem cells, known as brain tumor initiating cells (BTICs), which initiate GBM and are resistant to current therapies. Thus, it is important to study therapeutics targeting BTICs. Innate immune cells, microglia and macrophages (MMs), are also important GBM-associated cells. GBM influences MMs to promote tumor growth. However, my research group discovered that an old drug, amphotericin B, re-stimulates MMs to secrete cytokines that inhibit BTIC self-renewal (Nature Neurosci 17:46-55, 2014). Hence, I hypothesize these cytokines are potential GBM treatments. Methods: Twenty genetically diverse BTIC lines were exposed to interleukin-8 (IL8), monocyte chemoattractant protein-1 (MCP1), and tumor necrosis factor-alpha (TNF), the cytokines secreted most abundantly by amphotericin-stimulated MMs. Assays for proliferation, differentiation, apoptosis, and cell cycle arrest were performed. BTICs were then co-cultured with human GBM-derived MMs stimulated with TNF. Lastly, the relationship between TNF receptors (TNFR1/2) and presumed BTICs was determined in frozen human GBM sections by immunofluorescence. Results: TNF had the most potent inhibitory effect on BTIC proliferation. Also, TNF was able to increase BTIC differentiation, and induce apoptosis and G1 cell cycle arrest. In MM-BTIC co-culture, TNF stimulated MMs to decrease sphere formation. Interestingly, in human GBM tissue TNFR1 co-labeled with OLIG2, a major transcription factor expressed in presumed BTICs, implicating TNF as a BTIC-specific treatment. Conclusion: TNF is a promising candidate for the treatment of GBM.
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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) | 0,001 | 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 ».