EXPLORING THE ROLE OF GAT1 AND GABA IN TEMOZOLOMIDE TREATED GLIOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Approximately 3000 Canadians a year are diagnosed with the most aggressive and fatal form of brain cancer called glioma. Even with surgical resection, chemotherapy, and radiotherapy these patients have an average survival of less than 20 months. Research in the past has primarily focused on identifying and targeting specific genetic mutations in the tumor. However, it is apparent that the environment surrounding the tumor can influence tumor growth, tumor spread into the brain, and drug resistance. The brain presents many challenges to glioma treatment, one of which is the unique environment in which gliomas grow, which contributes to poor patient outcomes. The interaction between tumor cells, surrounding normal brain tissue, and immune cells supports the aggressiveness of glioma. Using a model of chemosensitive and chemoresistant tumors, we have identified an increase in the GABA transporter GAT1 in the chemosensitive tumor treated with the standard chemotherapy temozolomide. GAT1 is primarily expressed on neurons, but has also been shown to be expressed on astrocytes and immune cells such as macrophages. Our lab has identified that macrophages tend to concentrate in the same region as GAT1 expressing cells within the tumor environment. In addition, multiple papers have shown that an increase in GABA promotes a glioma-promoting immune microenvironment. Thus, we believe that treatment with temozolomide causes an increase in environmental GAT1 expression, resulting in a reuptake of GABA, and promoting a glioma-inhibitory macrophage phenotype. We believe that understanding how the glioma-inhibitory macrophage phenotype occurs will help improve patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».