MB-03 * FUNCTIONAL CHARACTERIZATION OF NOVEL BIOMARKERS IN SELECTING FOR SUBTYPE SPECIFIC MEDULLOBLASTOMA PHENOTYPES
Notice bibliographique
Résumé
Major research efforts have focused on characterization of brain tumor propagating cells from a variety of cancers. Elucidating cell surface marker profiles for selective isolation of this population, which could include stem or progenitor cells, will be imperative toward development of targeted therapies. Medulloblastoma (MB) is the most common primary malignant pediatric brain cancer and consists of 4 molecular subgroups: Wnt, Shh, Group 3 and Group 4. Given the cellular heterogeneity within and between MB variants, cell surface marker profiles will likely be subtype-specific. We employed an unbiased high throughput flow cytometry screen to identify differentially expressed cell surface markers in high vs. low self-renewing Shh MB phenotypes. The top 25 differentially expressed markers were refined by evaluating levels in Shh relative to the other molecular variants in 3 transcriptome datasets representing 548 patient samples. Four markers, CD271/p75NTR, CD106/VCAM1, EGFR and CD171/NCAM-L1 showed consistent differential expression in the Shh subtype relative to the other variants and this was validated in additional cell lines. In addition, immunohistochemical staining specifically for CD271 in paraffin embedded sections of primary MB patient samples validated higher expression of CD271 in Shh MB compared to the other MB variants as well as high levels in the external granular layer of the fetal cerebellum. Further functional characterization of CD271 was performed as proof of principle to demonstrate the power this unique approach has in identifying novel markers associated with Shh MB tumorigenesis. Gain and loss of function studies performed in vitro as well as in vivo analysis suggested that CD271 selects for progenitors, as opposed to more primitive stem cell populations, and that CD271 levels are inversely correlated with expression of representative Shh pathway genes. This work highlights an integrated approach for identification and subsequent functional validation of novel cell surface markers representing diverse MB phenotypes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».