59 Microglia and macrophages display heterogeneous phenotypes in IDH-mutant and -wildtype glioblastomas
Notice bibliographique
Résumé
Background: CNS innate immune cells, microglia and macrophages (MMs), are the largest component of the inflammatory infiltrate in glioblastoma (GBM). They initially participate in tumor surveillance, but are subverted by GBM. Immunotherapies have proven incredibly successful in cancers such as melanoma, but not against GBM in part because GBM-associated MMs are not well understood. We hypothesized the content and inflammatory phenotype of MMs in GBM is variable between patients. We suspect MMs in IDH-wildtype and –mutant GBMs display divergent inflammatory phenotypes that helps explain the latter's better prognosis. Understanding GBM-associated MM heterogeneity will allow for better immunotherapy development and selection. Methods: MMs were isolated from untreated human IDH-wildtype and -mutant GBMs using flow cytometry and cultured for collection of conditioned media and analysis of secretory products. Automated segmentation with a high-content analysis system was used to quantitate MM content and inflammatory phenotype in frozen sections. New bioinformatics techniques allowed the comparison of MM profiles in publicly available single-cell RNA-sequencing databases with IDH-wildtype and -mutant GBMs. Results: Surprisingly marked variation in MM content exists between GBMs ranging from ~0-70%. A mixture of pro- and anti-inflammatory MMs are found in each GBM. Interestingly, IDH-mutant GBM-associated MMs were more activated than MMs in IDH-wildtype GBMs. Conclusions: Taken together, the highly variable MM content and phenotype of GBMs suggests the success of immunotherapies hinges on taking a precision medicine approach. MM-rich GBMs would benefit more from therapies that target them. MM activation in IDH-mutant GBMs may contribute to better patient prognoses.
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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 | 0,000 |
| 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 ».