TMIC-55. TURNING ENEMY INTO ALLY: HIJACK BRAIN TUMOR CELLS TO BREAK DOWN THE BLOOD-TUMOR BARRIER
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A major obstacle in brain cancer treatment is the blood-tumor barrier (BTB), which limits the delivery of a vast majority of therapeutic agents. Medulloblastoma (MB), the most common pediatric malignant brain tumor, consists of four subgroups (WNT, SHH, Group 3, Group 4). Increasing BTB permeability of non-WNT MB is essential for effectively treating patients by overcoming this drug delivery impediment. Since the BTB is exposed to biofluids such as blood and brain interstitial fluid, which present dynamic osmotic challenges, we hypothesized that cell volume regulation plays a crucial role in BTB integrity. Using a genetically engineered mouse model of SHH MB, we show that tumor-specific knockout of volume-regulated ion channel, Lrrc8a, significantly increases BTB permeability and enhances the therapeutic response of MB-bearing mice to vismodegib, an FDA-approved antagonist of the SHH pathway. Lrrc8a-deficient tumor cells develop ectopic contact with blood vessels, permitting tumor cell-derived Tgfβ2 to activate Tgfβ signaling in endothelial cells. Consequently, endothelial cells in Lrrc8a knockout MB lose endothelial characteristics and gain mesenchymal features, indicative of Tgfβ signaling-induced endothelial-mesenchymal transition (EndMT). Furthermore, tumor-specific LRRC8A knockdown enhances BTB permeability in a xenograft human Group 3 MB model. Collectively, our findings establish Lrrc8a/LRRC8A as a therapeutic target to increase the therapy response of MB and provide evidence that inducing EndMT could be a strategy for enhancing BTB permeability to treat brain cancer.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».