BSBM-07 HIGH-DIMENSIONAL HISTOPATHOLOGIC EVALUATION OF THE HYPOXIC MICROENVIRONMENT IN GLIOBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rapidly growing solid tumors such as glioblastoma (GBM) are characteristically hypoxic, displaying large areas of necrosis surrounded by hyperproliferative pseudopalisading cells. Intra-tumoral hypoxia develops over time in the three-dimensional space and the degree of tissue oxygenation is a dynamic process that varies continuously. Combined with the extensive inter- and intra-tumoral heterogeneity associated with GBM at the bulk and single cell level, hypoxia contributes to a gradient of molecular alterations that are specific to the different cell populations that make up the bulk of the tumor and reside in specific niches. To date, high dimensional histopathologic analyses of the hypoxic regions within GBM tissue have not been performed. Here, we took a combined spatial and single-cell proteomic profiling approach to investigate the histopathologic features of hypoxia by leveraging a unique clinical study where the exogenous hypoxia marker pimonidazole (PIMO) is administered to patients with GBM prior to surgery. Tissue specimens were subjected to imaging mass cytometry and serial immunohistochemistry using a panel of 27 markers associated with cellular hallmarks of hypoxia, metabolism, proliferation, stemness, angiogenesis, and immune cell types. We took high-resolution imaging and statistical approaches to explore the interplay of the different markers within hypoxic regions of primary and recurrent GBMs, in addition to IDH-mutant gliomas. Our findings elucidate the expression pattern of key biological markers relative to one another, altered composition of different cell types, along with differential proliferative, transcriptional, and translational activation states associated with each cell type within the hypoxic regions of GBM.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».