TMOD-37. CHARACTERIZATION OF A UNIQUE BMIC POPULATION IN HUMAN BRAIN METASTASES
Notice bibliographique
Résumé
Brain Metastases (BM) are the most common neoplasm to affect the adult central nervous system, occurring at a rate 10 times greater than that of primary brain cancers. Despite the prevalence and severe lethality of BM, the current available in vivo models of metastasis neither fully recapitulate the clinical progression of BM nor allow for proper examination of metastatic cells. Not every cell within a primary tumour possess the ability to survive metastasis, and studies typical investigate large macro-metastases formed by cells that have already exited the metastatic cycle. We hypothesize that within primary tumours exists a subpopulation of CSC-like cells, termed brain metastasis-initiating cells (BMICs), which are responsible for initiating BMs. We have recently generated a novel patient-derived xenotransplantation (PDX) model of BM that allows for interrogation of each phase of the metastatic process from lung to brain, through injection of human patient-derived BMICs into immunocompromised mice. We then expanded our model to incorporate BMs from breast and melanoma primaries. BMICs were harvested from primary sites and corresponding BMs, and RNA submitted for sequencing to identify a metastatic and tissue-specific gene signatures. From our novel PDX model we were able to interrogate micro-metastasis formation, where we found BMICs to possess a unique genomic profile as compared to BMICs isolated from full primary tumors and complete macro-metastases. These BMICs exhibit increased expression of stem cell, epithelial-to-mesenchymal transition, and quiescence genes. Through in silico analysis we generated a preliminary list of therapeutics targeting these unique BMICs. Future work will identify novel therapeutics that block the metastatic process by targeting these unique BMICs, and assess the clinical utility of this novel BMIC signature in predicting BMs of different origins. Ultimately we aim to transform a uniformly fatal systemic disease into a locally controlled and eminently more treatable one.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».