DIPG-41. DISSECTING THE MECHANISTIC BASIS FOR <i>ACVR1</i> AND <i>PIK3CA</i> MUTATION CO-OCCURRENCE IN DIFFUSE MIDLINE GLIOMAS USING GENETICALLY ENGINEERED MOUSE MODELS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diffuse midline gliomas (DMGs) are aggressive childhood brain tumors with a dismal prognosis. Most of these tumors carry K27M mutations in histone H3-encoding genes, particularly H3F3A and HIST1H3B. In addition, activating mutations in ACVR1 and PIK3CA co-occur in a subset of DMGs. To understand how these lesions drive the development of DMGs, we generated genetically engineered mouse models in which Acvr1G328V, Hist1h3bK27M, and Pik3caH1047R are targeted to the OLIG2-expressing cell lineage. Animals carrying Acvr1G328V and Pik3caH1047R, with (“AHPO”) or without (“APO”) Hist1h3bK27M, developed high-grade diffuse gliomas involving midline and forebrain regions. Neither Acvr1G328V nor Pik3caH1047R drove tumorigenesis by themselves, but Acvr1G328V was sufficient to cause oligodendroglial differentiation arrest, pointing to a role in the earliest stages of gliomas formation. Transcriptomic analyses of AHPO and APO tumors indicated a predominantly proneural and oligodendrocyte precursor-like gene expression signature, consistent with the corresponding human pathology. Genes encoding transcription factors (TFs) with dual roles in controlling glial and neuronal differentiation were upregulated in tumors. Some of these genes were mildly induced by Acvr1G328V alone. Functional experiments using CRISPR/Cas9-mediated gene editing in patient-derived cell lines confirmed a role for some of these TFs in controlling DMG cell fitness. Overall, our results suggest that Pik3caH1047R consolidates Acvr1G328V-induced glial differentiation arrest to drive DMG development and progression.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».