Calcium Signalling in Glioblastoma Networks of Different Topologies and Possible Treatments
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma cells form connected cell networks, utilizing tumor microtubes to transmit calcium between cells. A new cell type called "periodic cell" is integral in sustaining calcium signalling in a glioblastoma network. Periodic cells are rare, can sustain consistent intracellular calcium transients, are likely to have KCa3.1 pumps, and have on average more tumor microtubes than other glioma cells. Here we adapt an ordinary differential equation model for intracellular as well as intercellular calcium signalling and apply it to a large glioma cell network. Using the model, three main hypotheses for the driving mechanism of periodic cells were tested: 1.\ a fixed and elevated IP$_3$ concentration, 2.\ added benefit from influx of calcium due to KCa3.1 pumps, or 3.\ oscillation in calcium influx into the cell through the plasma membrane. All three hypotheses yield similar calcium oscillation patterns resembling the trends seen in the data of Hausmann et al. 2023. In vivo, glioma networks were shown to have small-world and scale free network properties. We apply our model to small-world, scale-free and random networks. For these networks, we test how communication is inhibited through removal of cells, removal of tumor microtubes, and inhibition of KCa3.1 pumps. All three network types were more vulnerable to random cell damage than to random TM damage. We find that inhibition of KCa3.1 pumps can have a significant impact on the inhibition of network communication, however, to fully degrade the calcium signalling network, all periodic cells must be eradicated, confirming experimental observations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».