STEM-12. TARGETING GLIOBLASTOMA WITH A BRAIN PENETRANT DRUG THAT IMPAIRS BRAIN TUMOUR STEM CELLS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Brain tumour stem cells (BTSCs) are a population of self-renewing malignant stem cells that play an important role in glioblastoma tumour hierarchy and contribute to tumour growth, therapeutic resistance, and tumour relapse. Thus, targeting of BTSCs within the bulk of tumours represents a crucial therapeutic strategy. Here, we report a potent brain penetrant drug (AJ5939) that impairs BTSCs and impedes glioblastoma progression. We show that AJ5939 inhibits the self-renewal and growth of BTSCs harbouring a diverse range of oncogenic mutations without affecting non-oncogenic neural stem cells. Global gene expression profiling revealed significant alterations in BTSC transcriptome and attenuation of the expression of a large panel of genes involved in cell cycle progression, stemness, and DNA repair mechanisms. Mechanistically, we show that AJ5939 impairs Notch signalling pathway via directly targeting this pathway and altering the stemness signature. In combination with ionizing radiation (IR), however, AJ5939 suppresses the DNA repair mechanisms and facilitate the response of the BTSC to ionizing radiation induced cell death. Finally, we present data that AJ5939 treatment of brain tumours in preclinical models significantly prolongs lifespan.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».