Abstract 2205: Exploring the presence and role of causative viruses in glioblastoma using a multi-omics approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GB) is the most aggressive brain cancer with a poor survival rate. While molecular markers have been established to improve treatment response with modest outcomes, the cause of this cancer remains unknown. Viruses were proposed as potential contributing factors to glioblastoma, particularly given that approximately 20% of all human cancers are virus-induced. While previous studies have detected viral presence in glioblastoma tissues, these investigations were limited by small sample sizes and often focused exclusively on either viral DNA or proteins, restricting the scope of their findings. To address these shortcomings, we explored the role of viruses in glioblastoma by utilising advanced analytical chemistry and high-throughput technologies to study viral proteins and genes and their interaction with tumour signalling pathway(s). We analysed 233 publicly accessible mass spectrometry metaproteome datasets encompassing 196 glioblastoma, 21 adjacent, and 16 normal brain tissues (PMID: 31331834, 31154438, 36720864), using the Trans-Proteomic Pipeline (PMID: 36648445) which converts raw data files, identifies, validates and quantifies peptides, and protein inference. To expand our analysis, we incorporated metaproteomic data from 100 samples (52 glioblastoma, 48 normal) and metagenomic data from seven glioblastoma tumours sourced from Hunter Cancer Biobank. Our comprehensive analysis, integrating meta-proteomics and meta-genomics, revealed a higher prevalence of multiple herpesvirus species, including human Herpes Simplex Virus-1, Herpes Simplex Virus-2, and Herpesvirus 8 within tumour tissues compared to control and adjacent tissues. To further elucidate the role of viral infections in tumour progression, we are currently investigating meta-transcriptomic data from 15 tumours.We are also investigating human proteins within a cohort of 100 samples to identify potential associations with our detected viruses. We aim to explore whether viral infections may influence human proteins involved in critical biological processes in glioblastoma. In a preliminary analysis, we quantified 3, 991 human proteins, of which 1, 155 were found to be deregulated. Gene enrichment analysis revealed up-regulated gene ontology biological processes associated with interspecies interactions and defence responses to other organisms. This suggests that these genes may potentially play a role in the host's reaction to viral infections. Additionally, Ingenuity Pathway Analysis identified 182 deregulated pathways, including several that may be implicated in viral responses, warranting further investigation.Collectively, our findings indicate a potential role of viruses in tumour development, possibly having the capacity to redefine the stratification of tumour types in GB patients. Citation Format: Bavani Gunasegaran, Shamini Ayyadhury, Shivani Krishnamurthy, Seong Beom Ahn, Benjamin Heng. Exploring the presence and role of causative viruses in glioblastoma using a multi-omics approach [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 2205.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».