29 SNAT2 AS A NOVEL TARGETABLE VULNERABILITY IN RECURRENT GLIOBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM) is the most fatal primary brain tumour. Standard-of-care consists of surgical resection followed by chemo-radiotherapy, but the tumour almost always recurs. There are currently no effective treatments at recurrence, and this contributes to why patients with GBM have a median survival of only 13.5 months. GBM recurrence is thought to arise due to treatment-resistant GBM stem-like cells (GSCs), rendering them an important population to consider when developing effective therapeutics. A recent genome-wide CRISPR-Cas9 knockout (KO) screen in primary and recurrent GBM GSCs identified sodium-coupled neutral amino acid transporter 2 (SNAT2) as a vulnerability in recurrent GBM (rGBM), but not primary GBM (pGBM). SNAT2 transports neutral amino acids such as glycine, alanine and glutamine and is implicated in other cancers but its role in GBM remains unexplored. Here, we conducted comprehensive metabolomics comparing patient-matched pGBM and rGBM GSCs and explored the changes in the metabolome ofSNAT2 KO rGBM GSCs. We found that the metabolome of SNAT2 KO rGBM GSCs shares similarities with the metabolome of pGBM GSCs, which are notably less aggressive. Functionally, we found that SNAT2 KO in rGBM GSCs decreases proliferation, sphere formation and invasion capacity and increases the presence of reactive oxygen species in vitro. In vivo, SNAT2 KO decreases tumour burden and extends the survival of our patient-derived xenograft model of rGBM GSCs. This study bolsters SNAT2 as a novel targetable vulnerability in rGBM and provides proof of concept for future therapeutic development aiming to provide patients with additional treatment options.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».