STEM-03. MOLECULAR PROFILING OF PRIMARY VERSUS RECURRENT GLIOBLASTOMA BRAIN TUMOR STEM CELLS UNCOVERS SIGNALING MECHANISMS THAT PROMOTE THE AGGRESSIVENESS OF RECURRENT GLIOBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM) is a devastating brain cancer with a median overall survival of a mere 12-15 months. Patients receive the standard of care treatment, comprised of maximum surgical resection, ionizing radiation, and temozolomide chemotherapy, however the tumor inevitably recurs. Recurrent GBM is more invasive, difficult to resect, and treatment resistant. GBM brain tumor stem cells (BTSCs), a sub-population of stem-like tumor cells with the ability to self-renew and differentiate into a heterogeneous tumor, are thought to be at the root of recurrent disease. BTSCs isolated from primary and recurrent tumors from the same patient are rare due to fewer resections of recurrent tumors and reduced quality of recurrent tumor samples used to initiate cell lines. As a result, the process of tumor recurrence is vastly understudied in BTSCs. To further understand the process of recurrence and elucidate potential mechanisms of invasion and treatment resistance, we explored global transcriptomics in 40 primary versus 17 recurrent BTSC cultures. Additionally, we profiled changes at the chromatin level in a subset of primary versus recurrent BTSCs using ATAC sequencing. Several pathways were found to be upregulated in recurrent GBM BTSCs, including innate immune signaling at the mRNA and chromatin level, which may mediate the aggressive nature of recurrent BTSCs. Moreover, these signaling changes may be unique to the stem cell population within the tumor, as they are not observed when profiling primary versus recurrent bulk tumors. We are currently targeting these pathways genetically and pharmacologically in primary and recurrent GBM BTSCs established from the same patient and have uncovered mechanisms for treatment resistance, invasion, and recurrence. Our work investigating global signaling changes in primary versus recurrent BTSCs holds promise for uncovering new therapeutic targets or biomarkers for treatment of recurrent GBM.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,003 | 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 ».