NF2 loss-of-function and hypoxia drive radiation resistance in grade 2 meningiomas
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: World Health Organization Grade 2 meningiomas (G2Ms) often recur and resist therapies. Grade 2 meningiomas with histopathological necrosis have been associated with worse local control (LC) after radiation therapy, but the drivers and biomarkers of radiation resistance in G2Ms remain unknown. METHODS: We performed genetic sequencing and histopathological analysis of 113 G2Ms and investigated the role of genetic and microenvironmental factors on clonogenic survival after ionizing radiation. We performed transcriptional profiling of our in vitro model and 18 human G2M tumors by bulk RNA sequencing as well as 8 G2Ms by single nuclei RNA sequencing. RESULTS: NF2 loss-of-function (LOF) mutations were associated with necrosis in G2Ms (P = .0127). Tumors with NF2 mutation and necrosis had worse post-radiation LC compared to NF2 wildtype tumors without necrosis (P = .035). Under hypoxic conditions, NF2 knockdown increased radiation resistance in vitro (P < .001). Bulk RNA sequencing revealed NF2- and hypoxia-specific changes and a 50-gene set signature specific to radiation-resistant, NF2 knockdown, and hypoxic cells, which distinguished NF2 mutant/necrotic patient G2Ms by unsupervised clustering. Enrichment analysis revealed downregulation of apoptosis pathway genes and upregulation of proliferation-associated genes and genes normally downregulated after UV radiation exposure in NF2-mutant/necrotic tumor cells, which were validated with functional assays. CONCLUSIONS: NF2 LOF in the setting of hypoxia confers radiation resistance through transcriptional programs that reduce apoptosis and promote proliferation. These pathways may identify tumors resistant to radiation and represent therapeutic targets that in the future could improve LC in patients with radiation resistant G2Ms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».