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Enregistrement W4388590026 · doi:10.1093/neuonc/noad179.0157

CSIG-01. DEFINING THE INVOLVEMENT OF THE PERIVASCULAR NICHE IN BRAIN TUMOR METASTASES

2023· article· en· W4388590026 sur OpenAlexaff
Vernon Fong, Namal Abeysundara, Bryn Livingston, Cory M. Richman, Anders W. Erickson, Michael D. Taylor

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyIntravasationPathologyWnt signaling pathwayMetastasisCancer researchMedicineCancerSignal transductionCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Medulloblastomas (MB) are the most prevalent malignant pediatric brain tumors, originating in either the cerebellum or the dorsal brainstem. They are classified into four distinct subgroups (WNT, SHH, Group 3, and Group 4), characterized by unique gene expression profiles, metastatic patterns, and recurrence rates. Metastatic progression of MB is frequently associated with poor prognosis, affecting approximately 30% of patients at diagnosis. Despite considerable research on primary tumors, there are currently no approved specific treatments for MB leptomeningeal metastases. Thus, gaining further insights into metastatic MB and developing targeted therapies are imperative. The leptomeningeal niche, where metastatic MB tumor cells reside, comprises a complex network of blood vessels supported by perivascular cells, including pericytes, smooth muscle cells, and fibroblasts. However, the specific adhesion molecules and signaling pathways within the leptomeningeal niche that contribute to tumor cell colonization remain elusive. In this study, we hypothesize that the perivascular niche plays a critical role in the colonization and survival of metastatic cells within the leptomeninges. To investigate this, we employed an innovative sLP-mCherry niche labeling system in conjunction with single-cell RNA sequencing to spatially identify and examine the perivascular cells neighboring metastatic MB tumor cells. Through our analysis, we identified upregulated genes associated with cholesterol export in tumor-associated perivascular cells, suggesting their potential involvement in supporting metastatic cell colonization. To further explore this mechanism, we utilized CRISPR and lentiviral overexpression constructs to modulate cholesterol uptake in MB cell lines, observing subsequent changes in metastatic burden. In summary, our study elucidates the importance of the perivascular niche in metastatic medulloblastomas and provides novel insights into the molecular mechanisms that drive tumor cell colonization within the leptomeninges. These investigations into the lipid transport mechanism in the vascular microenvironment opens doors for the development of innovative treatments targeting MB metastases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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