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Enregistrement W2768087876 · doi:10.1093/neuonc/nox168.1045

TMOD-06. CLONAL DYNAMICS OF HUMAN GLIOBLASTOMA IN RESPONSE TO CHEMORADIOTHERAPY

2017· article· en· W2768087876 sur OpenAlexaff
Maleeha Qazi, Allison M.L. Nixon, David Bakhshinyan, Chitra Venugopal, Parvez Vora, Kevin R. Brown, Minomi Subapanditha, Nicolas Yelle, Chirayu Chokshi, Mathieu Seyfrid, Jason Moffat, Sheila K. Singh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemoradiotherapyIn vivoBiologyGlioblastomaCell therapyU87Cancer researchMedicineBioinformaticsStem cellOncologyChemotherapyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 evolution of hGBM biology in response to chemoradiotherapy will allow for the identification of cellular mechanisms that govern GBM therapy failure. In this study, we coupled cellular DNA barcoding technology with our novel in vitro and in vivo chemoradiotherapy model to profile the clonal evolution of hGBM brain tumour initiating cells (BTIC) through therapy. We report the successful barcoding of primary treatment-naive hGBM BTICs at single cell resolution that were then expanded into clonal populations with 40-60x representation per barcode. We then subjected our barcoded cells to in vitro chemoradiotherapy as well as intracranially engrafted barcoded cells into immune-deficient mice for subsequent delivery of in vivo therapy to identify differential barcode selection in two therapy models. Through this, we determined if the same cellular subpopulation is therapy-resistant in vitro and in vivo and whether a pre-existing or a therapy-driven subpopulation(s) seeds hGBM tumour relapse. Profiling the dynamic nature of heterogeneous hGBM subpopulations through disease progression and treatment may lead to identification of the mode(s) of therapy resistance utilized by hGBM which may drive relapse.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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