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Enregistrement W4413856515 · doi:10.1093/noajnl/vdaf166.008

9 D-SERINE FACILITATES AGGRESSIVE MIGRATION AND STEMNESS OF RECURRENT GLIOBLASTOMA CELLS BY INTERACTING WITH HOST ENDOTHELIAL CELLS

2025· article· en· W4413856515 sur OpenAlexaff
Ryan Mota, Ping Lü, Emma Martell, Antonio Martínez-Cuesta, Lisa Liang, Sheila K. Singh, Tanveer Sharif, Christopher M. Anderson

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmino Acid Enzymes and Metabolism
Établissements canadiensManitoba Beekeepers' Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlioblastomaHost (biology)SerineCancer researchCell biologyChemistryBiologyPhosphorylationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sponsored by BC Cancer Foundation Introduction: Glioblastoma (GBM) cells infiltrate deep brain structures by exploiting perivascular pathways, utilizing stem-like properties and malignant traits to access nutrient-rich environments that support tumor expansion. Our findings suggest that N-methyl-D-aspartate receptors (NMDARs) in brain endothelial cells play a key role in transducing signals initiated by parenchymal cells, facilitating recurrent GBM progression. Hypothesis: D-serine enhances GBM migration and stemness by interacting with host endothelial cells, thereby promoting recurrent tumor aggressiveness. Methods: Patient-derived recurrent GBM cells and human cerebral microvascular endothelial cells (hCMECs/D3) were co-cultured in a transwell system to assess the role of endogenous D-serine in GBM migration and stemness. Pharmacological inhibitors, CRISPR/Cas9-mediated gene silencing, and enzymatic modulation of D-serine metabolism were employed to determine the contribution of GBM-derived D-serine and endothelial NMDARs to these processes. Further, in vivo xenograft experiments employed gene silencing or pharmacological inhibitors of Serine Racemase (SRR) to test the effects of recurrent tumorigenesis. Results: Endothelial cells significantly potentiated GBM migration and stemness in co-culture. D-serine release from GBM cells was confirmed using D-amino acid oxidase, SRR inhibition with phenazine methosulfate (PMS), and CRISPR-mediated SRR silencing, significantly reducing migration and stemness markers. Pharmacological NMDAR antagonism and endothelial GluN1 silencing further mitigated these effects. In vivo, SRR silencing, or inhibition, reduced tumor burden at 4 weeks post-injection and extended survival in GBM-bearing mice. Conclusion: Our findings demonstrate that brain endothelial cells enhance GBM malignancy through D-serine- mediated activation of endothelial NMDARs. This pathway supports GBM migration and stemness, presenting a novel therapeutic target for recurrent GBM treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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