Molecular Determinants of Calcitriol Signaling and Sensitivity in Glioma Stem-like Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma is the most common primary brain cancer in adults and represents one of the worst cancer diagnosis for the patients. Suffering from a poor prognosis and limited treatment options, tumor recurrences are virtually inevitable. Additionally, treatment resistance is very common for this disease and worsens the prognosis. These and others factors are hypothesized to be largely due to the fact that glioblastoma cells are known to be able to obtain stem-like traits and thereby driving these phenotypes. Recently, we could show that the in vitro and ex vivo treatment of glioblastoma stem-like cells with the hormonally active form of Vitamin D3, Calcitriol (1α,25(OH)2-vitamin D3) can block stemness in a subset of cell lines and reduce tumor growth. Here, we expanded our cell panel to over 40 different cultures and can show that, while half of the tested cell lines are sensitive, a quarter can be classified as high-responders. Using genetic and proteomic analysis, we further determined that treatment success can be partially explained by specific polymorphism of the Vitamin D3 receptor and that high-responders display a proteome suggestive of blockade of stemness, as well as migratory potential.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».