PS2 - 171 Bmi1 Identifies Treatment-Refractory Stem Cells in Human Glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GBM) is an aggressive brain tumor that is resistant to conventional radiation and cytotoxic chemotherapies. We hypothesize that brain tumor initiating cells (BTICs), a subpopulation of treatment-resistant cells with stem cell properties cause tumor relapse and a subset of neural stem cell genes regulate BTIC self-renewal, driving GBM recurrence. We adapted the existing treatment protocol for adults with primary GBM for in vivo treatment of immunocompromised mice engrafted with GBMs. Post-chemoradiotherapy, the recovered GFP+GBMs were profiled for self-renewal and expression of critical stem cell genes. Using invitro and invivo gain-of-function/loss-of-function experiments, we investigated the regulatory functions of Bmi1 in primary neural stem & progenitor cells (NSPCs) and GBM tumor formation. Finally, global RNA-Seq profiling was performed to understand the consequences of Bmi1 dysregulation on target gene expression. GBM cells showed an increase in Bmi1 levels post-chemoradiotherapy, suggesting the presence of a treatment-refractory BTICs. GFP+cells extracted from treated xenografts had higher self-renewal and BTIC marker expression. Although treated mice responded to therapy, we observed tumor relapse with increased Bmi1 expression. Knockdown of Bmi1 diminished self-renewal and proliferation of GBM cells and delayed tumorigenesis, highlighting a critical role for Bmi1 in tumor maintenance. Conversely, over-expressing Bmi1 in NSPCs failed to initiate tumor formation in vivo. Using high-throughput sequencing data, we generated a map of signaling pathways dysregulated in GBM that may lead to tumor recurrence. Our data confirms the existence of a rare treatment-refractory BTIC population with enhanced self-renewal capacity that escapes therapy and drives tumor relapse.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».