TMET-46. Investigating metabolic dependencies during the evolution of glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM) is the most common and aggressive form of brain cancer in adults, with a five-year survival rate of less than 7%. GBMs are difficult to treat and often recur within a year of diagnosis. Despite many attempts, treatment options have remained stagnant for decades. Clinical trials have yet to reveal an effective therapy for GBMs. This stems, in part, from an incomplete understanding of tumour biology and a lack of appropriate preclinical models to capture patient-specific tumour heterogeneity. Patient-derived organoids (PDOs) have emerged as powerful models that preserve the genetic and phenotypic features of the original tumours, making them valuable for studying disease progression and testing personalized therapies. In this study, we developed and characterized matched sets (n=4) of PDOs from newly diagnosed GBM (ndGBM) and recurrent GBM (rGBM), with a particular focus on investigating the phenotypic, growth, and metabolic changes found upon recurrence. We observed that nd-rGBM PDOs retained key features of the original tumours, including expression of cycling (Ki-67), stem (NES, SOX2), oligodendrocytic (OLIG2), and astrocytic (GFAP) cell markers. Additionally, GBMs exhibited distinct, patient-specific changes in growth phenotype upon recurrence. By assessing mitochondrial and metabolic profiles alongside proliferation, we linked phenotypic growth dynamics with underlying bioenergetics. We found that slow-proliferating GBM samples consistently exhibited characteristics associated with higher oxidative phosphorylation (OxPhos) activity, such as increased membrane polarization and dense cristae, while faster-proliferating tumours relied on glycolysis. These findings suggest that metabolic reprogramming occurs in a patient-specific manner upon recurrence and may drive differential tumor growth. Given the critical role of metabolism in tumour progression and its correlation with prognosis, investigating the metabolic adaptations of nd-rGBM is essential for identifying tumour-specific vulnerabilities. Ultimately, our work may provide insights into GBM tumour evolution, identifying new prognostic markers, and guiding personalized treatment strategies for GBM.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».