MODL-05. DISCOVERY OF DYNAMIC MINIMAL RESIDUAL DISEASE STATES IN ADULT GLIOBLASTOMA USING SINGLE CELL TECHNOLOGY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Persister states are proposed oncogenic substrates of disease recurrence in cancer. Recent concepts suggest persisters may occur in dynamic states of the cell cycle (such as cycling and non-cycling states). We therefore investigated biological programs at the post-treatment minimal residual disease (MRD) state following standard chemoradiotherapy in patient-derived xenograft models of GBM. Our analysis of single cell RNA sequencing (scRNA-seq) data from 2704 tumor cells (929 cells post treatment, 1775 matched controls) yielded a cellular profile for non-cycling and cycling persister states. We validated these programs in 3 independent scRNA-seq datasets of human glioblastoma specimens consisting of over 16,000 cells from various genetic backgrounds, including an internal two patient-matched primary and recurrent GBM pairs with over 13,000 cells. Finally, we determined that clones identified based on large scale chromosomal rearrangements converge on previously identified persister states including the dynamic states discovered in our study. Our results provide new evidence towards dynamic persister states in glioblastoma, further analysis of these dynamic states is critical to targeting this incurable disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».