36 ISOLATION OF CANDIDATE GLIOBLASTOMA-INITIATING CELLS FROM MULTIPLE REGIONS OF THE ADULT MAMMALIAN BRAIN USING PLATELET-DERIVED GROWTH FACTOR C
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Brain Cancer Canada Travel Award Recipient An important observation in neurobiology was the discovery of neural stem cells (NSCs) in the adult mammalian brain by Reynolds and Weiss. Although ‘brain repair’ was the initial thrust of research that followed this observation, the enduring contribution may lie in neuro-oncology where dormant stem cells in the adult brain are thought to be the cells-of-origin of GBM. The idea that ‘remnants’ of the developing brain give rise to lethal cancers years later is fascinating but difficult to study without a model system. The current method for culturing NSCs from the stem cell-rich subventricular zone (SVZ) relies on media supplemented with Epidermal Growth Factor and Fibroblast Growth Factor (EGF/FGF). These cells can be maintained indefinitely but are proliferative, unlike how origin-specific stem cells behave. Furthermore, most GBMs arise in normal-appearing brain, not from expanding masses of non-cancerous stem cells. Here, we show that quiescent NSCs can be isolated from the SVZ and cerebral cortex of adult mice using Platelet-Derived Growth Factor C (PDGFC). These SOX2/Nestin positive cells grow in small minimally enlarging spheres and are capable of multi-lineage differentiation, can expand in EGF/FGF, and transition to oligodendrocyte progenitor cells in PGDFC+FGF. Gene expression analysis reveals that NSCs harvested using PDGFC are similar to NSCs in EGF/FGF, but based on an analysis of quiescence genes, are more like SVZ tissue thanNSCs in EGF/FGF. We are testing whether P53 null NSCs isolated in PDGFC then switched to PDGFA become growth factor-independent GBM-like cells (Bohm et al., 2020).
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».