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Enregistrement W4399785658 · doi:10.1093/neuonc/noae064.402

LGG-09. REBOUND GROWTH AFTER MAPKI WITHDRAWAL INVOLVES RAPID MAPK REACTIVATION AND CYTOKINE-MEDIATED MICROGLIA RECRUITMENT IN PEDIATRIC LOW-GRADE GLIOMA MODEL

2024· article· en· W4399785658 sur OpenAlexfundno aff
Daniela Kocher, Lei Cao, Romain Guiho, Melanie Langhammer, Yun-Lu Lai, Pauline Becker, Dennis Friedel, Florian Selt, David Vonhören, Julia Zaman, Gintvile Valinciute, Sonja Herter, Johanna Rettenmeier, Kendra K. Maaß, Kristian W. Pajtler, Andreas von Deimling, Stefan Pusch, Stefan M. Pfister, Ina Oehme, David Jones, Sebastian Halbach, Tilman Brummer, Juan Pedro Martı́nez-Barberá, Olaf Witt, Till Milde, Romain Sigaud

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBrain Tumour ResearchUniversitätsklinikum HeidelbergHospital for Sick ChildrenMurdoch Children's Research InstituteMcGill University Health CentreDeutsches KrebsforschungszentrumBroad InstituteBrigham and Women's HospitalMcGill UniversityDeutschen Konsortium für Translationale KrebsforschungChildren’s Hospital of Wisconsin Research Institute
Mots-clésMicrogliaMAPK/ERK pathwayGliomaCytokineMedicineCancer researchImmunologyBiologySignal transductionCell biologyInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Patients with pediatric low-grade gliomas (pLGG), the most common primary brain tumor in children, can often benefit from MAPK inhibitor (MAPKi) treatment. However, rapid tumor regrowth, also referred to as rebound growth, may occur once treatment is stopped, constituting a significant clinical challenge. Four patient-derived pLGG models were investigated to model rebound growth in vitro based on viable cell counts in response to MAPKi treatment and withdrawal. A multi-omics dataset of the rebound model encompassing different MAPKi withdrawal timepoints was generated using RNA sequencing and LC-MS/MS based phospho-/proteomics to investigate possible driving mechanisms of rebound growth. Following in vitro validation, putative rebound driving mechanisms were validated in vivo using the BT-40 orthotopic xenograft model. Of the tested models, BT-40 (BRAFV600E, CDKN2A/Bdel) showed rebound growth upon MAPKi withdrawal, characterized by faster cell regrowth after MAPKi withdrawal compared to standard-of-care chemotherapy. Using this model, we observed MAPK pathway reactivation within hours after withdrawal, associated with a transient overactivation of key MAPK molecules at transcriptional (e.g. FOS) and phosphorylation (e.g. pMEK) levels. Additionally, we observed increased expression and secretion of cytokines (in particular CCL2, CX3CL1, CXCL10 and CCL7) upon MAPKi treatment, maintained during early withdrawal (at least until 24 h). While increased cytokine expression did not affect response to MAPKi or rebound growth upon withdrawal in an autocrine manner, increased attraction of microglia cells mediated by these cytokines was observed. MAPK pathway reactivation during rebound growth and increased expression of CX3CL1 and CXCL10 induced by MAPKi treatment could further be confirmed in vivo. Taken together, these data indicate a rapid MAPK reactivation upon MAPKi withdrawal as a tumor cell intrinsic rebound driving mechanism. Furthermore, increased microglia recruitment during MAPKi treatment and withdrawal, mediated by cytokines, may play a role in response to MAPKi treatment and rebound growth upon withdrawal, warranting further evaluation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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