Abstract 1911: Uncovering novel targets of recurrent glioblastoma using transcriptomic profiling in a patient-derived xenograft model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM) is the most common and aggressive adult primary brain tumor feared for its near uniformly fatal prognosis despite advances in multimodal therapy including surgical resection, chemotherapy and radiation. Poor patient survival due to tumor relapse is thought to be linked to intratumoral heterogeneity (ITH), driven by various environmental cues including chemotherapy and radiation treatment. ITH can be explained at the cellular level by the existence of multiple populations of cancer cells, including cancer stem cells (CSCs), which have acquired stemness properties like self-renewal, proliferation, and multilineage differentiation. In brain tumors, CSCs or brain tumor initiating cells (BTICs), have been shown to be resistant to both chemotherapy and radiation treatment, allowing them to escape therapy and allowing for tumor recurrence. To profile ITH as it evolves through therapy delivery, we have developed a novel and dynamic BTIC patient-derived xenograft (PDX) model of treatment-refractory human GBM, allowing for multimodal profiling of GBM BTICs through tumor engraftment, remission, and recurrence. In this study, we present the transcriptomic profiling at each stage, and novel target selection and validation through CRISPR/Cas9 knockouts, well-established in vitro stem cell assays, and in vivo characterization of their tumor initiation, development, and maintenance properties. Despite the fact that the BTIC population is responsible for GBM recurrence and thus patient demise, it remains a largely unknown landscape. Consequently, therapies that focus on targeting the BTIC compartment within the bulk tumor would provide better treatment and prognosis for patients with brain tumors. The study we present provides a unique therapeutic window into the recurrence of GBM, which drives patient mortality, yet is profiled far less than primary treatment-naïve GBM. Citation Format: Nicolas Yelle, Chirayu Chokshi, Parvez Vora, Kevin R. Brown, Maleeha A. Qazi, Mohini Singh, Jarrett J. Adams, Chitra Venugopal, Sachdev Sidhu, Jason Moffat, Sheila K. Singh. Uncovering novel targets of recurrent glioblastoma using transcriptomic profiling in a patient-derived xenograft model [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 1911.
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 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».