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Enregistrement W4404237320 · doi:10.1093/neuonc/noae165.0027

EPCO-28. UNVEILING INVASIVE MECHANISMS OF GLIOBLASTOMA CELLS THROUGH MULTIMODAL SINGLE-CELL SEQUENCING

2024· article· en· W4404237320 sur OpenAlexaff
Yiyan Wu, Benson Z. Wu, Yosef Ellenbogen, Sheila Mansouri, J A Kant, Xuyao Li, Olivia Singh, Parnian Habibi, Pathum Kossinna, Sandra Ruth Lau Rodriguez, Andrew Gao, Gelareh Zadeh, Federico Gaiti

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlioblastomaNeuroscienceBiologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Glioblastoma (GBM) is the most common malignancy of the central nervous system, characterized by a dismal prognosis and inevitable recurrence despite aggressive standard-of-care therapy. Extensive colonization of the surrounding brain parenchyma precludes complete surgical resection, posing a significant therapeutic challenge. While well-studied in model systems, the molecular features and epigenetic regulators of invasive GBM cells remain under-explored directly in clinical samples. To address this gap, we performed a multimodal single-cell sequencing characterization of GBM tumor samples from anatomically distinct regions collected using MRI guidance. Our results demonstrate an enrichment of progenitor-like (neural- and oligodendrocyte-like) malignant states and neurons at the tumor margins. In contrast, differentiated-like states and myeloid cells were more abundant in the tumor core. Peri-tumoral progenitor-like malignant states expressed a unique neuronal signature associated with synaptic signaling, neurogenesis, and Notch signaling. Further, the expression of this neuronal signature was correlated with increased invasiveness. Analysis of matched primary-recurrent GBM patient cohorts revealed an expansion of this neuronal activity program, which was associated with worse overall survival. Motifs of proneural transcription factors implicated in neuronal lineage differentiation were also found to be differentially accessible in progenitor-like malignant states marked by the neuronal invasive signature, potentially contributing to the remodeling of cell states at the invasive margin. Further, cell-cell interaction analysis predicted greater communication between neurons and peri-tumoral progenitor-like malignant states, mediated predominantly through neurexin-neuroligin trans-synaptic signaling, facilitating synaptogenesis and the integration of tumor cells into neural circuits. Altogether, these findings suggest a model in which GBM invasive cells communicate with normal brain neurons in peri-tumoral regions, exploiting neurodevelopmental pathways to facilitate invasion and potentially seed recurrence. Our characterization of invasive GBM cells provides insight into the mechanisms of brain invasion and highlights potential therapeutic vulnerabilities of malignant invasive cells. Understanding these mechanisms opens new avenues for targeted therapies aimed at curtailing the invasive and adaptive capabilities of GBM.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,240 · 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
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