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Enregistrement W4383737510 · doi:10.1186/s40478-023-01609-7

Dynamic profiling of medulloblastoma surfaceome

2023· article· en· W4383737510 sur OpenAlexafffund
David Bakhshinyan, Yujin Suk, Laura Kuhlmann, Ashley Adile, Vladimir Ignatchenko, Stefan Custers, William D. Gwynne, Andrew Macklin, Chitra Venugopal, Thomas Kislinger, Sheila K. Singh

Notice bibliographique

RevueActa Neuropathologica Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentrePrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchOntario Institute for Cancer ResearchMach-Gaensslen Foundation of Canada
Mots-clésMedulloblastomaProfiling (computer programming)MedicineNeuroscienceComputational biologyBioinformaticsBiologyComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medulloblastoma (MB) is the most common type of malignant pediatric brain cancer. The current standard of care (SOC) involves maximal safe resection and chemoradiotherapy in individuals older than 3 years, often leading to devastating neurocognitive and developmental deficits. Out of the four distinct molecular subgroups, Group 3 and 4 have the poorest patient outcomes due to the aggressive nature of the tumor and propensity to metastasize and recur post therapy. The toxicity of the SOC and lack of response in specific subtypes to the SOC underscores the urgent need for developing and translating novel treatment options including immunotherapies. To identify differentially enriched surface proteins that could be evaluated for potential future immunotherapeutic interventions, we leveraged N-glycocapture surfaceome profiling on Group 3 MB cells from primary tumor, through therapy, to recurrence using our established therapy-adapted patient derived xenograft model. Integrin 𝛼5 (ITGA5) was one of the most differentially enriched targets found at recurrence when compared to engraftment and untreated timepoints. In addition to being enriched at recurrence, shRNA-mediated knockdown and small molecule inhibition of ITGA5 have resulted in marked decrease in proliferation and self-renewal in vitro and demonstrated a survival advantage in vivo. Together, our data highlights the value of dynamic profiling of cells as they evolve through therapy and the identification of ITGA5 as a promising therapeutic target for recurrent Group 3 MB.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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