CNSC-28. IDENTIFICATION OF EAG2-KVß2 POTASSIUM CHANNEL COMPLEX IN NEURON-GBM COMMUNICATIONS REVEALS GBM VULNERABILITY TO DESIGNER INTERFERENCE PEPTIDE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastomas (GBMs) are the most aggressive brain tumors. GBM cells form extensive tumoral networks to communicate with each other and with surrounding neurons. Neuronal activity promotes GBM cell proliferation by secreting protumorigenic factors and triggering neuronal-activity-dependent Ca2+ transients, which are persisted and transmitted via tumor networks to promote overall tumor growth and therapy resistance. While how these processes are regulated is largely unknown. Here we show the GBM networks and Ca2+ transients are regulated by a voltage-gated potassium channel complex comprised of EAG2 and Kvβ2. GBM cells selectively overexpress Kvβ2 isoform 4 to facilitate tumor-specific Kvβ2-EAG2 interaction, which regulates neuron-GBM contact-dependent localization of EAG2. Rationally designed interfering peptide K90-114TAT blocks EAG2-Kvβ2 interaction, leading to reduced tumor cell proliferation, increased apoptosis, and prolonged survival of patient-derived xenograft mouse models with no evidence of toxicity to normal tissue. Single-cell RNA sequencing revealed a subgroup of GBM cells is highly sensitive to K90-114TAT treatment. These cells exhibit neuronal signatures and are highly associated with TMZ resistance and worse prognosis. In accordance with the notion, we found neurons promote TMZ resistance of GBM cells, which is regulated by the EAG2-Kvβ2 complex. Treating TMZ-resistant GBM xenograft mice with K90-114TAT yielded significant tumor burden reduction and prolonged survival. Together, our findings revealed the EAG2-Kvβ2 channel complex as a key regulator of neuron promoted GBM progression and designed an interfering peptide with anti-GBM efficacy and low general toxicity, which may have significant clinical impact.
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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) | 0,003 | 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 ».