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Enregistrement W2588927945 · doi:10.1093/neuonc/now212.891

TMOD-21. DEFINING THE GROWTH FACTOR NICHE THAT SUPPORTS GBM INITIATION

2016· article· en· W2588927945 sur OpenAlexaff
Alexandra Böhm, Michael Blough, Gregory Cairncross

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensInstitute of Cancer ResearchUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlatelet-derived growth factor receptorBiologyGrowth factorPlatelet-derived growth factorCancer researchCell biologySubventricular zoneStem cellImmunologyGeneticsReceptorNeural stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been challenging to fully understand the initiation and progression of Glioblastoma Multiforme (GBM), as the early events in tumour development cannot be readily discerned. Although previous work has hypothesized that genetic alterations, such as chromosome 7 gain and chromosome 10 loss, are critical and conserved during tumour initiation in all GBMs, the functional roles of these events have not been characterized. We have developed a murine model which allows us to study the early stages of GBM initiation in vitro and interrogate the role of specific molecular events at different stages of tumour development. This model combines overexpression of platelet-derived growth factor-AA (PDGF-AA) with inactivation of the tumour suppressor protein, p53 (TP53); two genetic alterations which are alone sufficient to induce gliomagenesis. This model provides us with an opportunity to explore the roles of growth factor signaling and p53 in regulating brain tumour initiation in a murine system. In this model, cells from the subventricular zone (SVZ) of p53 null mice are cultured in PDGF-AA for several months. After this time the cells transform; becoming growth factor independent and tumorigenic. We have found that p53 null SVZ cells struggle to survive when cultured in PDGF-AA, but eventually adapt and resume proliferating. In contrast, p53 wildtype cells fail to recover and proliferate when cultured in PDGF-AA. However, when p53 wildtype cells are cultured in PDGF-AA with an additional growth factors, such as insulin, FGF, or EGF, the cells begin to proliferate again, suggesting that PDGF-AA alone is not sufficient to promote normal, healthy proliferation in this cell population in our model. This work may help us define the growth factor profiles that are necessary to sustain and promote proliferation of SVZ cells, as well as understand the roles of growth factors that are required for GBM tumorigenesis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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