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Enregistrement W4404230737 · doi:10.1093/neuonc/noae165.0037

EPCO-38. IDENTIFYING THE MOLECULAR SIGNATURE OF INFILTRATING EDGE IN GLIOBLASTOMA AS DRIVERS OF TUMOUR INVASION AND RECURRENCE

2024· article· en· W4404230737 sur OpenAlexaff
Alyona Ivanova, Shamini Ayyadhury, Megan Wu, David G. Muñoz, Trevor J. Pugh, Sunit Das

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueATP Synthase and ATPases Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlioblastomaSignature (topology)PathologyBiologyMedicineOncologyCancer researchMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Complete tumour resection in glioblastoma patients is not possible. Residual therapy-resistant edge-derived cells drive tumour recurrence and infiltrative expansion in glioblastoma. Features that are specific to malignant edge-derived cells may serve as predictive biomarkers to allow individual tailoring of the treatment plan to slow down tumour invasion and prevent tumour recurrence in GBM patients following standard therapy. Intratumoural spatial heterogeneity facilitates therapeutic resistance and recurrence in glioblastoma. Our knowledge on glioblastoma heterogeneity is mostly restricted to the surgically resectable tumour core, while the functional characterization of tumour cells at the infiltrating edge remains largely elusive due to the presence of normal functional brain tissue in the peritumoural lesion. Edge-derived cells exhibit larger capacity for infiltrative expansion and are the main drivers of treatment failure and tumour recurrence, making them action targets for novel treatment approaches in glioblastoma. To resolve the transcriptional heterogeneity of GBM within the spatial context, we profiled gene expression of different tumour regions (“edge” and “core”) obtained at initial surgical resection from primary and recurrent IDH-WT GBM patients with Visium 10x and GeoMx. We show that infiltrative edge-derived cells are spatially segregated and are characterized by regionally shared distinct genomic and transcriptomic signatures that promote invasiveness and underly disease recurrence. Tumour edge is enriched for neuronal signatures, while tumour core displays larger transcriptional subpopulation diversity and abundance of proliferative cells with a high capacity for self-renewal, consistent with the proliferative and cancer stem cell-enriched phenotype in early GBM progressors. Upregulated DEGs of tumour edge cells are significantly associated with ion regulation of transport, chemical synaptic transmission, and nervous system development. These modules may represent tumour cell hijacking of neuronal programs specifically at the tumour periphery as described in the context of glioma-neuron synaptic communication and formation of neurite-like microtubes. Upregulation of ion regulation transport at the tumour periphery indicates enhanced neuronal activity and excitability driving infiltrating growth.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,305 · 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.

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

Citations0
Publié2024
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