Disruption of ataxia telangiectasia–mutated kinase enhances radiation therapy efficacy in spatially directed diffuse midline glioma models
Notice bibliographique
Résumé
Diffuse midline gliomas (DMGs) are lethal brain tumors characterized by p53-inactivating mutations and oncohistone H3.3K27M mutations that rewire the cellular response to genotoxic stress. We used RCAS/tv-a retroviruses and Cre recombinase to inactivate p53 and induce native H3.3K27M mutations in a lineage- and spatially directed manner. We generated primary mouse tumors that recapitulated human DMG. Disrupting ataxia-telangiectasia mutated (ATM) kinase enhanced the efficacy of radiation therapy (RT) in murine and patient-derived DMG models and increased survival. Microscopy-based in situ sequencing was used to spatially resolve transcriptional profiles in more than 750,000 single cells with or without ATM disruption and RT, revealing altered immune-neoplastic and endothelial cell interactions after treatment. An allelic series of primary murine DMG models with different p53 mutations confirmed that transactivation-independent p53 activity was a key mediator of radiosensitivity after ATM disruption. We generated primary DMG mouse models and performed deep profiling that revealed mechanisms of response to ATM disruption and RT that can be utilized as a therapeutic strategy.
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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 | 0,001 |
| 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 ».