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Enregistrement W4404230722 · doi:10.1093/neuonc/noae165.1257

TMIC-80. HIGH-DIMENSIONAL HISTOPATHOLOGIC EVALUATION OF THE HYPOXIC TUMOR MICROENVIRONMENT IN GLIOBLASTOMA

2024· article· en· W4404230722 sur OpenAlexaff
Shreya Gandhi, Olivia Singh, Sheila Mansouri, Shirin Karimi, Phoebe Lombard, Anna Dvorkin‐Gheva, Carlos Velásquez, Hafsah Ali, Kaviya Devaraja, Qingxia Wei, Ronald Wu, Mira Li, May Cheung, Mathew Voisin, Andrew Gao, David W. Hedley, Kenneth Aldape, Bradley Wouters, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlioblastomaTumor microenvironmentPathologyMedicineCancer researchTumor cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,250 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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