TMOD-02. Developing models of therapy resistance for the identification of treatment-refractory cell population(s) in human glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Despite aggressive multimodal therapy, human glioblastoma (hGBM), a highly malignant grade IV astrocytic tumour, remains incurable and inevitably relapses. Recent data has implicated intratumoral heterogeneity as the driver of therapy resistance and tumour relapse in hGBM. Thus models that capture the evolving hGBM biology in response to chemoradiotherapy will allow for the identification of cellular pathways that govern GBM therapy failure. In this study, we have developed a novel model to profile the clonal evolution of treatment naïve brain tumour initiating cell (BTIC) enriched hGBMs through chemoradiotherapy using: stem cell assays, BTIC marker expression and transcriptome analysis, immunohistochemistry, and cellular DNA barcoding technology. We report that treatment of hGBM BTICs leads to increased self-renewal capacity and higher transcript expression of stem cell genes Bmi1 and Sox2. Based on global transcriptome analysis of the in vitro treated hGBM, we also identify a hyper-aggressive form of glioma. Using our therapy-adapted hGBM-mouse xenograft model, we discover that despite tumour regression and increased mouse survival post-therapy, tumour relapse remains inevitable. The treatment-refractory cells again have increased self-renewal capacity and higher expression of Bmi1 and Sox2. Furthermore, by combining cellular DNA barcoding technology, which barcodes hGBM at single cell resolution, with our novel in vitro and in vivo therapy models, we are able to determine whether a pre-existing or a therapy driven subpopulation(s) seeds hGBM tumour relapse. Preliminary data shows a chemoradiotherapy driven selection of subclonal barcoded GBM populations, suggesting a divergent clonal evolution pattern in hGBM recurrence. Profiling the dynamic nature of heterogeneous hGBM subpopulations through disease progression and treatment may lead to the identification of novel therapeutic targets for the treatment of recurrent hGBM.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».