IGF2 supports glioblastoma growth and immune evasion through a combination of tumor cell-intrinsic and -extrinsic mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abstract BackgroundGIntratumoral and intertumoral heterogeneity combined with immunosuppressive tumor microenvironments (TME) contribute to the poor outcomes associated with glioblastoma (GBM). Well-characterized immunocompetent models that recapitulate human GBM features are urgently needed to identify targets in the TME and develop novel therapeutics. Here, we used multiomic approaches to characterize syngeneic mouse brain tumor stem cell lines in vitro and in orthotopically engrafted tumors. Methods Whole-genome sequencing, transcriptomics, ATAC-sequencing, and imaging mass cytometry were used to characterize syngeneic brain tumor stem cell lines derived from Trp53+/−/Nf1+/− C57Bl6 mice. Mouse and human bulk, single-cell, and spatial sequencing datasets were analyzed for validation. CRISPR/Cas9 and shRNA were used for gene knockdowns. Tumor growth was investigated using orthotopic engraftment in syngeneic C57Bl6 mice. Results One of the syngeneic lines, mBT0309, generated tumors with histopathological characteristics of GBM. mBT0309 displayed amplification and high expression of Igf2. Copy number gains at the IGF2 locus were observed in human GBM tumors and stem cell lines. Furthermore, we determined that high IGF2 RNA expression is associated with poor survival in GBM patients. Imaging mass cytometry on mBT0309 tumors showed early infiltration of monocyte-derived macrophages, vascularization, and cell states characteristic of human GBM. Genetic targeting of Igf2 decreased in vitro cell growth, improved survival of engrafted mice, and decreased the percentage of Arginase-1+ macrophages in mBT0309 tumors. Conclusions mBT0309 is a valuable syngeneic model for studying immunosuppression and therapeutic resistance in GBM. IGF2 offers promise as a valuable therapeutic target to combat tumor growth and immunosuppression in GBM patients.
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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 | 0,000 |
| 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 ».