TMIC-80. HIGH-DIMENSIONAL HISTOPATHOLOGIC EVALUATION OF THE HYPOXIC TUMOR MICROENVIRONMENT IN GLIOBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gliobastoma (GBM) is a highly aggressive solid tumor of the brain, characterized by a hypoxic tumor microevironment (TME) leading to histopathological features of necrosis, microvascular proliferation and deregulated hypervascularization. The heterogeneous nature of GBM results in a gradient of intra-tumoral hypoxia that causes molecular changes to specific cell populations within the bulk of the tumor. Our study is the first clinical study to utilize the exogenous oxygen-independent marker pimonidazole (PIMO) to identify the hypoxic TME using high-dimensional spatial and single-cell proteomics of specific cell populations within GBM. A cohort of 35 patients with primary GBM, recurrent GBM or IDH-mutant glioma were administered PIMO prior to surgical resection of tumor tissue for downstream bulk proteomic analysis of bulk tissue by serial immunohistochemistry and imaging mass cytometry (IMC) and single-cell analysis of dissociated tissue by Cytometry by time-of-flight (CyTOF). We utilized high-resolution imaging analyses to validate PIMO as a sensitive and stable marker for hypoxia against a panel of transiently expressed HIF-target genes and examine the inter- and intra-tumoral heterogeneity of hypoxia within each tumor subtype. A custom CyTOF marker panel was developed for further single-cell analyses of T-cell subsets and their functional states, myeloid cell subpopulations, natural killer cells, glial cells, and tumor cells in the hypoxic TME. We demonstrate the utility of PIMO to effectively study the hypoxic TME through spatial and single cell methods and further elucidate mechanisms of hypoxia-driven treatment resistance.
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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 | 0,001 | 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 ».