Abstract 5724: Revelation of shared transcriptional gradients in glioblastoma tumors and cultured glioma stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The brain tumor Glioblastoma (GBM) is a virtual death sentence for anyone who is diagnosed, with a median survival time of 12-15 months with standard treatments1 and a 5 year survival rate of under 10% 2. There is a strong body of evidence supporting the existence of stem like cells, termed glioma stem cells (GSCs), that can repopulate the tumor after removal and therapy application3-6. Thus, GSCs present a tantalizing target for potential therapies against GBM. However, studies of GSCs have shown heterogeneity at the level of the transcriptome and drug response5,7, suggesting that there is significant biological variation that translates into differential sensitivity to various drugs. A full characterization of biological heterogeneity may aid in the search for targeted therapies. Here, we profile the transcriptomes of 72 patient derived GSC cultures, and obtain scRNA-seq on 29 cultures from 26 patients (> 69,000 cells) plus 5 GBM tumors (> 14,000 cells). With this data, we find two anticorrelated transcriptional programs in the GSC cultures, one associated with immune or injury response related pathways and the other with neural developmental pathways. We then compare the GSC cultures to patient tumors in the scRNA-seq data, and find that a portion of GBM tumor cells are similar to GSC cultures. We find that a gradient between GSC and astrocyte programs separates cells with stemness properties from those that are not stem-like, and that within stem-like tumor cells and non stem-like tumor cells a gradient between the neural developmental and immune related programs exists as was seen for the cultured GSCs. In GSCs, we also find epigenetic variation in DNA methylation associated with the developmental and immune related programs. Overall these data suggest variation between two biological programs manifests at the level of gene expression and epigenetic regulation in GSCs in tumors. 1. Stupp, R. et al. Radiotherapy plus concomitant and adjuvant temozolomide for glioblastoma. N. Engl. J. Med. 352, 987-996 (2005). 2. Brennan, C. W. et al. The somatic genomic landscape of glioblastoma. Cell 155, 462-477 (2013). 3. Singh, S. K. et al. Identification of human brain tumour initiating cells. Nature 432, 396-401 (2004). 4. Chen, J. et al. A restricted cell population propagates glioblastoma growth after chemotherapy. Nature 488, 522-526 (2012). 5. Lan, X. et al. Fate mapping of human glioblastoma reveals an invariant stem cell hierarchy. Nature 549, 227-232 (2017). 6. Patel, A. P. et al. Single-cell RNA-seq highlights intratumoral heterogeneity in primary glioblastoma. Science 344, 1396-1401 (2014). 7. Meyer, M. et al. Single cell-derived clonal analysis of human glioblastoma links functional and genomic heterogeneity. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 112, 851-856 (2015). Citation Format: Owen K. Whitley, Laura M. Richards, Florence Cavalli, Paul Guilhamon, Fiona Coutinho, Michelle Kushida, H. Artee Luchman, Samuel Weiss, Mathieu Lupien, Peter Dirks, Trevor Pugh, Gary Bader. Revelation of shared transcriptional gradients in glioblastoma tumors and cultured glioma stem cells [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 5724.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».