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Enregistrement W4404230928 · doi:10.1093/neuonc/noae165.0511

DDDR-26. IDENTIFICATION OF MODULATORS OF IDH INHIBITOR SENSITIVITY IN<i>IDH</i>-MUTATED DIFFUSE GLIOMAS

2024· article· en· W4404230928 sur OpenAlexaff
Sumaiyah Saleek, Eric Laugesen, Poorani Ganesh Subramani, Ruxiao Tian, Annette Wu, Samah El Ghamrasni, Adrian Levine, Zoya Aamir, Kevin Petrecca, Samuel K. McBrayer, Mario L. Suvà, Cynthia Hawkins, Uri Tabori, Tak W. Mak, Jérôme Fortin

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenPrincess Margaret Cancer CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)Sensitivity (control systems)BiologyBotanyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Driver mutations in IDH1 and IDH2 characterize a substantial proportion of lower-grade diffuse gliomas in adults. Mutated IDH molecules cause the accumulation of D-2-hydroxyglutarate (D-2-HG), which perturbs many cellular functions, including metabolism, epigenetic regulation, and the ability to differentiate. This is notably associated with DNA and histone hyper-methylation. Recently, the newly developed IDH inhibitor, vorasidenib, was shown to delay tumor progression and the need for additional treatment in the groundbreaking INDIGO clinical trial. Nevertheless, the responses to vorasidenib were variable between patients, and so far have been established only for less aggressive disease. In addition, it is unclear to what extent vorasidenib can cause tumor regression. This highlights the need to identify molecules and pathways that control IDH inhibitor sensitivity. Towards this goal, we generated a new mouse model that combines Idh1R132H and Trp53 loss-of-function, targeted to oligodendrocyte progenitors. All the mutant mice develop diffuse gliomas that recapitulate the cardinal features of the corresponding human disease. We established multiple cell lines from these tumors, which retained expression of mutant IDH. The cells robustly produced D-2-HG, which was concentration-dependently suppressed by vorasidenib. Accordingly, vorasidenib could lower DNA methylation, and induce the expression of mature glial cell markers. To identify determinants of vorasidenib sensitivity, we performed genome-wide loss-of-function CRISPR/Cas9 functional genomics screens. In those experiments, targeting genes associated with astrocyte differentiation or Notch signaling enhanced cell fitness in the presence of vorasidenib, consistent with the anticipated effects of the drug on inducing cell differentiation. Conversely, vorasidenib-treated cells were more sensitive to the loss of regulators of cell growth and metabolism, and of some epigenetic regulators. These studies point to strategies that may enhance the efficacy of IDH inhibitors for the treatment of IDH mutated gliomas.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,282 · 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'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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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