Abstract 2168: Longitudinal analysis of diffuse glioma reveals cell state dynamics at recurrence associated with changes in genetics and the microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diffuse glioma is characterized by a poor prognosis and a universal resistance to therapy, though the evolutionary processes behind this resistance remain unclear. The Glioma Longitudinal Analysis (GLASS) Consortium has previously demonstrated that therapy-induced selective pressures shape the genetic evolution of glioma in a stochastic manner. However, single-cell studies have revealed that malignant glioma cells are highly plastic and transition their cell state in response to diverse challenges, including changes in the microenvironment and the administration of standard-of-care therapy. To interrogate the factors driving therapy resistance in diffuse glioma, we collected and analyzed RNA- and/or DNA-sequencing data from temporally separated tumor pairs of over 300 adult patients with IDH-wild-type or IDH-mutant glioma. In a subset of these tumor pairs, we additionally performed multiplex immunofluorescence to capture the spatial relationship between tumor cells and their microenvironment. Recurrent tumors exhibited diverse changes that were attributable to changes in histological features, somatic alterations, and microenvironment interactions. IDH-wild-type tumors overall were more invasive at recurrence and exhibited increased expression of neuronal signaling programs that reflected a possible role for neuronal interactions in promoting glioma progression. In contrast, recurrent IDH-mutant tumors exhibited a significant increase in proliferative expression programs that correlated with discrete genetic changes. Hypermutation and acquired CDKN2A homozygous deletions associated with an increase in proliferating stem-like malignant cells at recurrence in both glioma subtypes, reflecting active tumor expansion. A transition to the mesenchymal phenotype was associated with the presence of a specific myeloid cell state defined by unique ligand-receptor interactions with malignant cells, providing opportunities to target this transition through therapy. Collectively, our results uncover recurrence-associated changes in genetics and the microenvironment that can be targeted to shape disease progression following initial diagnosis. Citation Format: Frederick S. Varn, Kevin C. Johnson, Jan Martinek, Jason T. Huse, MacLean P. Nasrallah, Pieter Wesseling, Lee A. Cooper, Tathiane M. Malta, Taylor E. Wade, Thais S. Sabedot, Daniel J. Brat, Peter V. Gould, Adelheid Wöehrer, Kenneth Aldape, Azzam Ismail, Floris P. Barthel, Hoon Kim, Emre Kocakavuk, Nazia Ahmed, Kieron White, Santhosh Sivajothi, Indrani Datta, Jill S. Barnholtz-Sloan, Spyridon Bakas, Fulvio D'Angelo, Hui K. Gan, Luciano Garofano, Mustafa Khasraw, Simona Migliozzi, D. Ryan Ormond, Sun Ha Paek, Erwin G. Van Meir, Annemiek M. Walenkamp, Colin Watts, Michael Weller, Tobias Weiss, Karolina Palucka, Lucy F. Stead, Laila M. Poisson, Houtan Noushmehr, Antonio Iavarone, Roel G. Verhaak, The GLASS Consortium. Longitudinal analysis of diffuse glioma reveals cell state dynamics at recurrence associated with changes in genetics and the microenvironment [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2022; 2022 Apr 8-13. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(12_Suppl):Abstract nr 2168.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».