Abstract 767: Discovering the geospatial framework in glioblastoma: Uncovering hotspots for glioma stem cell hide-out and their therapeutic implications
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Glioblastoma or GBM is an aggressive brain cancer with a 5 year survival rate below 10 percent. Glioma stem cells or GSCs drive GBM formation, growth, and resistance. Previously, analysis of 17,601 phase contrast images from 15 GBM patients revealed that neurodevelopmental GSCs form smaller, uniform clusters, while mesenchymal and injury-response GSCs exhibit complex, irregular growth patterns. This new study examines the spatial distribution and local cellular niche of GSCs along a neurodevelopmental gradient in primary GBM. We develop a geospatial map of GSCs in relation to other cell-types, identifying community patterns of organization. Methods: We profiled 14 primary, treatment-naive GBM tissue sections (5 micrometer thick) on a spatial transcriptomics platform (Xenium), utilizing a custom 414 gene panel to score the GSC, GBM and other cell signatures. We segmented cell boundaries using both Baysor and Proseg algorithms and performed hematoxylin-eosin (HE) staining of tissue sections post-Xenium run. We performed spatial clustering using SpaGCN and Banksy, followed by spatial distribution and spatial point pattern analysis (Ripley’s, Moran’s I). Results: Across the 14 tissues, we segmented 5, 705, 825 cells and annotated each cell with a cell-type label using pre-defined gene sets. This resulted in 15.2 percent GSC-like cells, 9.0% oligodendrocytic-OPC-like, 8.7% astrocytic-mesenchymal-like, 6.7% neuronal-like, 15.0% immune, 7.1% endothelial, and the rest of the cells showing mixed signatures. In total we identified 110-140 spatial clusters, which we classified into 8 domains by grouping highly correlated spatial clusters using Pearson correlation. All cell-types were differentially distributed both proportionally and spatially. Domains with highly correlated grouped clusters exhibited distinct spatial arrangements of cells as well. For instance, GSC-like cells were confined to unique spatial domains with specific geometric properties across cellular hierarchies. Likewise, immune and endothelial cells displayed enrichment in preferred domains, with some co-localized with GSC-enriched regions while others were devoid of these cell types. Therefore, we find that these geospatial topology maps could identify spatial enrichment patterns and distributional trends. Conclusions: This study deciphers GBM’s geospatial topology, where annotated cell-types are mapped to specific niches. Though the ultimate aim of the study will be to eliminate GSC-like cells in GBM, we posit that by revealing cell community patterns, we aim to shift therapeutic strategies from targeting single cells or molecules to biomarkers that address entire cell communities within which these GSCs are spatially and functionally connected to. This framework lays the groundwork for future biomarker discovery and therapeutic interventions in GBM. Citation Format: Shamini Ayyadhury, Fatemah Al Solaiman, Yuna Lee, Alyona Ivanova, Ana Nikolic, Farzaneh Aboulizadeh, Melanie Peralta, Patty Sachamitr, Michelle M. Kushida, Nicole I. Park, Fiona J. Coutinho, Owen Whitley, Panagiotis Prinos, Cheryl H. Arrowsmith, Sam Weiss, Sheila Mansouri, Gelareh Zadeh, Peter B. Dirks, Troy Ketela, H. Artee Luchman, Gary D. Bader, Trevor J. Pugh. Discovering the geospatial framework in glioblastoma: Uncovering hotspots for glioma stem cell hide-out and their therapeutic implications [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 767.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».