Abstract B006: An integrated single-cell RNA-seq map of human neuroblastoma tumors and preclinical models uncovers divergent mesenchymal-like gene expression programs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Preclinical models such as cell lines and mice are the backbone of drug development and experimental-mechanistic oncology. However, we currently lack a detailed understanding of the direct clinical relevance of data collected in most preclinical models, hampering the development of new treatments. Despite this, few formal approaches have been proposed to determine how the various preclinical models represent/resemble primary patient tumors. Here, we present the first comprehensive single-cell RNA-seq analysis of neuroblastoma across an extensive cohort of patient tumors and a variety of preclinical model systems (n = 126 total samples assembled – the largest cohort of its kind). By developing an unsupervised machine learning method, which we term “automatic consensus nonnegative matrix factorization” (acNMF), we have integrated and contrasted the transcriptional landscapes of patient tumors with those of cell lines, patient-derived xenografts (PDX), and genetic mouse models (GEMM). We discovered that the dominant adrenergic gene expression programs commonly found in neuroblastoma patient tumors were generally preserved across all preclinical models. However, the presumptive chemo-resistant mesenchymal-like programs, while identifiable in cell lines, were primarily restricted to subpopulations of cancer-associated fibroblasts and Schwann-like cells in vivo. Surprisingly however, a mesenchymal-like program could be acutely chemotherapy-induced in GEMM and was evident in pre-treated patient and PDX samples, suggesting a previously uncharacterized mechanism of therapy escape resulting from an acute shift in cell state. In addition, our approach could further delineate the classical neuroblastoma adrenergic and mesenchymal gene expression programs, discovering for example, novel subpopulations of cancer associated fibroblasts and reproducible subtypes of adrenergic programs. These behaviors were conserved across tumors and preclinical models, which we validated by RNA in situ hybridization, an ultra-sensitive, high resolution, spatial transcriptomics technology. Overall, we offer a nuanced, high-resolution view of neuroblastoma pre-clinical systems for advancing therapeutic development, as well as a generalizable set of computational tools, which can be applied in other diseases. We have created an open-source web resource, featuring this integrated map to aid the scientific community in further exploration of these integrated data (available at http://pscb.stjude.org). Citation Format: Richard H. Chapple, Xueying Liu, Sivaraman Natarajan, Margaret I.M. Alexander, Yuna Kim, Anand G. Patel, Christy W. LaFlamme, Min Pan, William C. Wright, Hyeong-Min Lee, Yinwen Zhang, Meifen Lu, Selene C. Koo, Courtney Long, John Harper, Chandra Savage, Melissa D. Johnson, Thomas Confer, Walter J. Akers, Michael A. Dyer, Heather Sheppard, John Easton, Paul Geeleher. An integrated single-cell RNA-seq map of human neuroblastoma tumors and preclinical models uncovers divergent mesenchymal-like gene expression programs [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Advances in Pediatric Cancer Research; 2024 Sep 5-8; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(17 Suppl):Abstract nr B006.
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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) | 0,002 | 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 ».