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Enregistrement W4414502452 · doi:10.1158/1538-7445.pediatric25-b040

Abstract B040: Uncovering senescence-driven pathways in diffuse midline glioma progression and treatment resistance

2025· article· en· W4414502452 sur OpenAlexaff
Timothy H. Chang, Alexander Nassar, Ria Kedia, Shriya M. Rangaswamy, Claudia L. Kleinman, Pratiti Bandopadhayay

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSenescenceMalignancyRadiation therapyPhenotypeCancerMicrogliaParacrine signallingTumor progression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diffuse midline gliomas (DMGs) are universally fatal pediatric brain tumors with a median survival of just 11 months. Despite radiation therapy offering temporary benefit, there are no effective long-term treatments, and targeted therapies have shown minimal impact. The infiltrative nature of DMGs, combined with their critical brainstem location, underscores the urgent need to identify novel mechanisms driving tumor progression and resistance. Cellular senescence is a state of permanent cell-cycle arrest induced by stress and has traditionally been viewed as tumor-suppressive. However, recent evidence in adult cancers implicates senescent cells as active contributors to tumor growth, treatment resistance, and relapse through the secretion of pro-tumorigenic factors known as the senescence-associated secretory phenotype (SASP). While senescence has emerged as a hallmark of cancer in adults, its role in pediatric tumors such as DMGs remains largely unexplored. Using single-cell RNA sequencing of treatment-naïve DMG specimens, we identified rare populations of senescent glioma cells and microglia that would be undetectable using conventional approaches. Computational analyses revealed predicted paracrine interactions between senescent and non-senescent cells including pathways previously linked to tumor invasiveness and resistance. This study aims to define how senescent cells and their secretory programs shape the tumor microenvironment, promote DMG progression, and contribute to therapy resistance. By elucidating these mechanisms, we hope to uncover new therapeutic vulnerabilities in DMGs and expand our broader understanding of senescence as a driver of malignancy in pediatric cancers. Citation Format: Timothy H. Chang, Alexander Nassar, Ria Kedia, Shriya M. Rangaswamy, Claudia Kleinman, Pratiti Bandopadhayay. Uncovering senescence-driven pathways in diffuse midline glioma progression and treatment resistance [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Discovery and Innovation in Pediatric Cancer— From Biology to Breakthrough Therapies; 2025 Sep 25-28; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(18_Suppl_2):Abstract nr B040.

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,338 · 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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