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Enregistrement W4385483101 · doi:10.1093/neuonc/noad140

<i>Isocitrate dehydrogenase</i> wt and IDHmut adult-type diffuse gliomas display distinct alterations in ribosome biogenesis and 2’O-methylation of ribosomal RNA

2023· article· en· W4385483101 sur OpenAlexaff
Hermes Paraqindes, Nour‐El‐Houda Mourksi, Samantha Ballesta, Jordan Hedjam, Fleur Bourdelais, Tanguy Fenouil, Thiébaud Picart, Frédéric Catez, Théo Combe, Anthony Ferrari, Janice Kielbassa, Emilie Thomas, Laurie Tonon, Alain Viari, Valéry Attignon, Marjorie Carrère, Jessie Perrossier, Stéphane Giraud, Christophe Vanbelle, Mathieu Gabut, Danny Bergeron, Michelle S Scott, Luis Castro Vega, Nathalie Magne, Emmanuelle Huillard, Marc Sanson, David Meyronet, Jean‐Jacques Diaz, François Ducray, Virginie Marcel, Sébastien Durand

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesInstitut National Du CancerLigue Contre le CancerDirection Générale de l’offre de SoinsAdvanced Remanufacturing and Technology CentreInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleBrigham and Women's Hospital
Mots-clésIsocitrate dehydrogenaseRibosome biogenesisRibosomal RNABiologyRibosomeRNAMethylationGliomaMolecular biologyCancer researchGeneticsBiochemistryGeneEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: High-grade adult-type diffuse gliomas (HGGs) constitute a heterogeneous group of aggressive tumors that are mostly incurable. Recent advances highlighting the contribution of ribosomes to cancer development have offered new clinical perspectives. Here, we uncovered that isocitrate dehydrogenase (IDH)wt and IDHmut HGGs display distinct alterations of ribosome biology, in terms of rRNA epitranscriptomics and ribosome biogenesis, which could constitute novel hallmarks that can be exploited for the management of these pathologies. METHODS: We analyzed (1) the ribosomal RNA 2'O-ribose methylation (rRNA 2'Ome) using RiboMethSeq and in-house developed bioinformatics tools (https://github.com/RibosomeCRCL/ribomethseq-nfandrRMSAnalyzer) on 3 independent cohorts compiling 71 HGGs (IDHwt n = 30, IDHmut n = 41) and 9 non-neoplastic samples, (2) the expression of ribosome biogenesis factors using medium throughput RT-qPCR as a readout of ribosome biogenesis, and (3) the sensitivity of 5 HGG cell lines to RNA Pol I inhibitors (CX5461, BMH-21). RESULTS: Unsupervised analysis demonstrated that HGGs could be distinguished based on their rRNA 2'Ome epitranscriptomic profile, with IDHwt glioblastomas displaying the most significant alterations of rRNA 2'Ome at specific sites. In contrast, IDHmut HGGs are largely characterized by an overexpression of ribosome biogenesis factors compared to non-neoplastic tissues or IDHwt glioblastomas. Finally, IDHmut HGG-derived spheroids display higher cytotoxicity to CX5461 than IDHwt glioblastoma, while all HGG spheroids display a similar cytotoxicity to BMH-21. CONCLUSIONS: In HGGs, IDH mutational status is associated with specific alterations of the ribosome biology and with distinct sensitivities to RNA Pol I inhibitors.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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