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Enregistrement W4405965128 · doi:10.1038/s41586-024-08356-2

Gliomagenesis mimics an injury response orchestrated by neural crest-like cells

2025· article· en· W4405965128 sur OpenAlexaff
Akram A. Hamed, Kui Hua, Quang M. Trinh, Benjamin D. Simons, John C. Marioni, Lincoln Stein, Peter B. Dirks

Notice bibliographique

RevueNature · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésNeural crestBiologyCarcinogenesisCancer researchPathologyNeuroscienceGeneMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glioblastoma is an incurable brain malignancy. By the time of clinical diagnosis, these tumours exhibit a degree of genetic and cellular heterogeneity that provides few clues to the mechanisms that initiate and drive gliomagenesis1,2. Here, to explore the early steps in gliomagenesis, we utilized conditional gene deletion and lineage tracing in tumour mouse models, coupled with serial magnetic resonance imaging, to initiate and then closely track tumour formation. We isolated labelled and unlabelled cells at multiple stages—before the first visible abnormality, at the time of the first visible lesion, and then through the stages of tumour growth—and subjected cells of each stage to single-cell profiling. We identify a malignant cell state with a neural crest-like gene expression signature that is highly abundant in the early stages, but relatively diminished in the late stage of tumour growth. Genomic analysis based on the presence of copy number alterations suggests that these neural crest-like states exist as part of a heterogeneous clonal hierarchy that evolves with tumour growth. By exploring the injury response in wounded normal mouse brains, we identify cells with a similar signature that emerge following injury and then disappear over time, suggesting that activation of an injury response program occurs during tumorigenesis. Indeed, our experiments reveal a non-malignant injury-like microenvironment that is initiated in the brain following oncogene activation in cerebral precursor cells. Collectively, our findings provide insight into the early stages of glioblastoma, identifying a unique cell state and an injury response program tied to early tumour formation. These findings have implications for glioblastoma therapies and raise new possibilities for early diagnosis and prevention of disease. A study using glioblastoma mouse models, serial magnetic resonance imaging and single-cell profiling details changes in the identity and balance of cellular states from initiation of tumorigenesis to the end point.

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations35
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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