GENE-38. DISRUPTED ENDOTHELIAL CELL GENE EXPRESSION PROFILE PREDICTS GBM CLINICAL RESPONSE TO ANTI-ANGIOGENIC THERAPY
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GBM) is one of the most aggressive adult brain tumors, with the histopathologic hallmark of increased abnormal vasculature. While anti-angiogenesis therapy had shown value in pre-clinical and early clinical studies, in particular targeting vascular endothelial growth factor (VEGF), the durability of response to anti-angiogenic therapy varies and hence efficacy remains a limitation. There is data to suggest that certain subtypes of GBM however have a more effective response to anti-angiogenic therapy. Therefore, there is a need to identify prognostic markers that can determine the subpopulation of GBM patients that response to AA therapy. We established five genetic expression profiles (group A~E) by stimulating endothelial cells (ECs) with different combinations of ionizing radiation (IR) and mesenchymal stem cells (MSCs) before performing angiogenesis array analysis. Bioinformatics analysis of Group A~E identified the combination of HGF and CXCL10 alterations as the differentiators that separated the AVAglio patients into 3 groups (group 1~3). We found that GBM patients with high HGF and low CXCL10 levels had the worst clinical response to AA therapy. Further qPCR analysis of gene expression levels among different cell types revealed that GBM cells have the highest expression of HGF and the lowest expression of CXCL10 relative to ECs. Similar trend were detected in MSCs relative to ECs but to a lesser degree. Thus we propose that such genetic parameter in GBM could potentially be a prognostic marker for AA therapy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».