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Enregistrement W4415226237 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-24-4010

Leveraging Medulloblastoma Clonal Dynamics to Overcome Treatment Resistance

2025· article· en· W4415226237 sur OpenAlexafffund
David Bakhshinyan, Stefan Custers, Laura Escudero, Yujin Suk, Kevin R. Brown, Hardikkumar Patel, Ashley Adile, Chirayu Chokshi, Muhammad Vaseem Shaikh, Dillon McKenna, Maleeha Qazi, Kui Zhai, David Tieu, Katherine Chan, Marla Weetall, Chitra Venugopal, Jason Moffat, Sheila K. Singh

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensAmgen (Canada)Population Health Research InstituteMcMaster University Medical CentreHospital for Sick ChildrenHamilton Health SciencesUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedulloblastomaDynamics (music)CancerAcquired resistanceDrug resistanceChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Medulloblastoma is a common pediatric brain tumor with distinct molecular subgroups. Among them, group 3 medulloblastoma is associated with increased recurrence, metastatic potential, and poor patient outcomes. Small-molecule inhibitors targeting B cell-specific Moloney murine leukemia virus insertion site 1 (BMI1) have demonstrated efficacy against several types of malignant tumors, including pediatric medulloblastoma. Although our previously published in vivo study provided a promising proof of concept for the therapeutic targeting of BMI1 in group 3 medulloblastoma with small-molecule inhibitors, it is not sufficient to eradicate the tumor. EXPERIMENTAL DESIGN: In this study, following preclinical validation of BMI1 inhibitor PTC596, DNA barcoding technology was leveraged to profile in vivo clonal dynamics of group 3 medulloblastoma in response to the established chemoradiotherapy regimen alone and in combination with PTC596. Following demonstration of a small number of treatment-refractory clones, we sought to identify potential druggable molecular vulnerabilities by utilizing phosphoproteomic profiling and genome-wide clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR) screening. RESULTS: By comparing the changes in the phosphorylation pattern of key signaling kinases after PTC596 treatment with the list of sensitizer genes from in vitro genome-wide CRISPR/CRISPR-associated protein 9 screen and with the essential genes in human neural stem cells, we identified several context-specific regulators of mTOR, AKT, and PLK1 pathways. Subsequently, targeting the PI3K pathway with enzastaurin was most amenable to synergistic targeting alongside BMI1 inhibition. CONCLUSIONS: This work provides the foundation for clinical validation of small-molecule inhibitors synergistic with PTC596 to improve the durability of remissions and extend the survival of patients with treatment-refractory group 3 medulloblastoma.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,196
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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