Molecular subtypes and differentiation programmes of glioma stem cells as determinants of extracellular vesicle profiles and endothelial cell‐stimulating activities
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We have previously uncovered the impact of oncogenic and differentiation processes on extracellular vesicles (EVs) in cancer. This is of interested in the context of glioma stem cells (GSC) that are responsible for recurrent nature of glioblastoma multiforme (GBM), while retaining the potential to undergo differentiation and self renewal. GSCs reside in vascular niches where they interact with endothelial cells through a number of mediators including bioactive cargo of EVs. GSCs can be classified as proneural (PN) or mesenchymal (MES) subtypes on the basis of their gene expression profiles and distinct biological characteristics. In the present study we investigated how GSC diversity and differentiation programmes influence their EV‐mediated communication potentials. Indeed, molecular subtypes of GBMs and GSCs differ with respect to their expression of EV‐related genes (vesiculome) and GSCs with PN or MES phenotypes produce EVs with markedly different characteristics, marker profiles, proteomes and endothelial stimulating activities. For example, while EVs of PN GSC are largely devoid of exosomal markers their counterparts from MES GSCs express ample CD9, CD63 and CD81 tetraspanins. In both GSC subtypes serum‐induced differentiation results in profound, but distinct changes of cellular phenotypes including the enhanced EV production, reconfiguration of their proteomes and the related functional pathways. Notably, the EV uptake was a function of both subtype and differentiation state of donor cells. Thus, while, EVs produced by differentiated MES GSCs were internalized less efficiently than those from undifferentiated cells they exhibited an increased stimulatory potential for human brain endothelial cells. Such stimulating activity was also observed for EVs derived from differentiated PN GSCs, despite their even weaker uptake by endothelial cells. These findings suggest that the role of EVs as biological mediators and biomarkers in GBM may depend on the molecular subtype and functional state of donor cancer cells, including cancer stem cells. Abbreviations: CryoTEM: cryo‐transmission electron microscopy; DIFF: differentiated GSCs; EGF: epidermal growth factor; DUC: differential ultracentrifugation; EV: extracellular vesicle; FGF: fibroblast growth factor; GBM: glioblastoma multiforme; GFAP: glial fibrillary acidic protein; GO: gene ontology; GSC: glioma stem cells; HBEC‐5i: human brain endothelial cells; MES: mesenchymal cells; MTS ‐ [3‐(4,5‐dimethylthiazol‐2‐yl)‐5‐(3‐carboxymethoxyphenyl)‐2‐(4‐sulfophenyl)‐2H‐tetrazolium, inner salt; PMT1: proneural‐to‐mesenchyman transition cell line 1; PN: proneural cells; TEM: transmission electron microscopy; WB: western blotting
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».