Direct Reprogramming of Glioblastoma Cells into Neurons Using Small Molecules
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma multiforme, a type of deadly brain cancer, originates most commonly from astrocytes found in the brain. Current multimodal treatments for glioblastoma minimally increase life expectancy, but significant advancements in prognosis have not been made in the past few decades. Here we investigate cellular reprogramming for inhibiting the aggressive proliferation of glioblastoma cells. Cellular reprogramming converts one differentiated cell type into another type based on the principles of regenerative medicine. In this study, we used cellular reprogramming to investigate whether small molecule mediated reprogramming could convert glioblastoma cells into neurons. We investigated a novel method for reprogramming U87MG human glioblastoma cells into terminally differentiated neurons using a small molecule cocktail consisting of forskolin, ISX9, CHIR99021 I-BET 151, and DAPT. Treating U87MG glioblastoma cells with this cocktail successfully reprogrammed the malignant cells into early neurons over 13 days. The reprogrammed cells displayed morphological and immunofluorescent characteristics associated with neuronal phenotypes. Genetic analysis revealed that the chemical cocktail upregulates the Ngn2, Ascl1, Brn2, and MAP2 genes, resulting in neuronal reprogramming. Furthermore, these cells displayed decreased viability and lacked the ability to form high numbers of tumor-like spheroids. Overall, this study validates the use of a novel small molecule cocktail for reprogramming glioblastoma into nonproliferating neurons.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle