Abstract PO052: Uncovering the evolution of Glioblastoma proteome landscape from primary to the recurrent stage for development of novel diagnostic and predictive biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM) is characterized by extensive cellular and genetic heterogeneity. A wealth of literature describes the biology of primary GBM (p-GBM), but we currently lack an understanding of how GBM evolves through therapy to become a very different tumor at recurrence, which may explain why therapies against p-GBM fail to work in recurrent GBM (r-GBM). Therefore, to understand the evolution of r-GBM, we aimed to characterize patient-matched p-GBM and r-GBM proteome and identify potential therapeutic targets for r-GBM. We collected one of the world’s largest patient-matched p-GBM and r-GBM samples from the Hamilton Health Sciences for gene expression profiling, proteomic analyses and tissue microarray (TMA) construction. Nano-String analysis was performed for GBM subtype identification. Furthermore, patient demographics was generated for survival analysis. The top potential therapeutic targets for r-GBM were identified by proteomic analysis and were validated on TMA using immunohistochemistry. The essentiality of each protein in r-GBM were assessed using CRISPR KO studies and the top hit were selected for pre-clinical testing. 6798 proteins were detected by shotgun, label-free proteomic analyses. Differential expression analysis on the surface proteins revealed a distinct set of proteins overexpressed in r-GBM among which 7 proteins were selected as top potential therapeutic targets for r-GBM. Besides, the patients were grouped based on survival rate and the differential expression analysis revealed significantly enriched proteins and pathways in short-term survivors which cause aggressive phenotypes in GBM. In addition, consensus clustering identified five protein clusters which show distinction between primary vs recurrent tumors. Our data also strongly supports a preponderance of immune regulatory/suppressive genes as important drivers of r-GBM. This study resulted in identification of diagnostic and predictive biomarkers which is extremely complementary and instructive for the development of new poly-therapeutic paradigms for GBM patients at the recurrent level and will lead to improvement of patient’s survival. Citation Format: Nazanin Tatari, Shahbaz Khan, Julie Livingstone, Chitra Venugopal, Jennifer Chan, Cynthia Hawkins, John Provias, Jian-Qiang Lu, Kjetil Ask, Thomas Kislinger, Sheila Singh. Uncovering the evolution of Glioblastoma proteome landscape from primary to the recurrent stage for development of novel diagnostic and predictive biomarkers [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Special Conference on the Evolving Tumor Microenvironment in Cancer Progression: Mechanisms and Emerging Therapeutic Opportunities; in association with the Tumor Microenvironment (TME) Working Group; 2021 Jan 11-12. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(5 Suppl):Abstract nr PO052.
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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 | 0,001 |
| 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 ».