ECOA-4. Hypoxia alters the DNA methylation profile of glioblastoma tumor cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM) is the deadliest and most vascularized brain tumor in adults; however, blood circulation is highly inefficient in these tumors, contributing to areas of cell death (necrosis) within the tumor, which is likely due to oxygen deprivation (hypoxia). Hypoxia plays a major role in tumor growth, invasion, and resistance to therapy. Hypoxic stress has been linked to several changes that are fundamental to the malignant progression of GBM and other tumor types. Pimonidazole (PIMO) is an exogenous marker of hypoxia that is used to delineate hypoxic regions in several tumor types. To date, a clear hypoxia gene signature has not been specifically described for GBM. We hypothesize that specific cellular pathways are differentially regulated in hypoxic tumor niches and can serve as novel actionable targets for treatment-resistant tumor cells in GBM. Over the past 3 years, we have administered PIMO to 35 patients with primary IDH1/2 wild-type GBM and isolated PIMO-positive and PIMO-negative tumor cells by laser capture microdissection using a PIMO-specific antibody on frozen tumor specimens. Total genomic DNA was isolated and subjected to DNA methylation profiling using the Illumina Infinium Methylation EPIC array. Our preliminary results suggest that PIMO-positive (hypoxic) tumor cells display a distinct DNA methylation profile that corresponds to changes in expression of a set of genes associated with immune regulation, angiogenesis, and proliferation. Furthermore, multiple CpG sites within the promoter of some genes are differentially methylated in hypoxic cells, suggesting these genes may be epigenetically regulated under hypoxia. In conclusion, our results indicate that hypoxia is associated with distinct epigenetic alterations in tumor cells which may alter how these cells respond to low oxygen levels and can further be utilized to uncover the epigenomic vulnerabilities of hypoxic tumor cells in GBM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».