EPCO-05. SPATIOTEMPORAL MODELLING OF GLIOBLASTOMA FOR DRUG PREDICTION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM) is a lethal primary brain malignancy characterized by inevitable relapse. Understanding intra-tumoral heterogeneity and the microenvironmental influence on tumor progression is key to developing effective therapies. We employ 10X Genomics’ Visium Spatial Transcriptomics platform to study murine xenograft models of multi-regional and longitudinally derived cell lines from 4 GBM patients. This resource enables the study of tumor growth at spatial resolution and allows robust species-specific distinction of tumor and its microenvironment (TME). Using a matrix factorization approach, we delineate spatial gene expression programs (GEP) specific to the tumor and TME. We observe unique niches including progenitor cell-states along the leading edge (LE) of the tumor, oligodendrocyte-like (OC) and astrocytic-like (AC) states at the tumor core along with tumor-associated endothelial states. At early time-points, the homing of brain-resident microglia (MG), macrophages (BMDM), reactive astrocytes to the tumor site are observed. The invasiveness of GBM is a major obstacle, as these cells are therapeutically resistant and seed recurrence. Targeting the LE of GBM could therefore improve patient outcomes. Interestingly in our models, the LE state exhibits higher patient diversity; upregulation of ligand/receptor genes in secreted phosphoprotein, fibronectin, macrophage migration pathways highlighting prospective targets. Further, we analyzed protein-protein interaction networks of the LE programs, which revealed that upregulation of “hub genes” within the network significantly reduces patient survival. Further investigation of such program-specific vulnerabilities will help inform on combinatorial therapeutic strategies to control disease progression and paves the way for future testing of treatment response in both xenografts and syngeneic models.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».