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Enregistrement W4416141534 · doi:10.1093/neuonc/noaf201.0334

STEM-27. TRACING THE ORIGINS OF H3.3K27M MUTANT DIFFUSE MIDLINE GLIOMA

2025· article· en· W4416141534 sur OpenAlexaff
Evan Lubanszky, Quang M. Trinh, Luiza Lopes Pontual, Jannine Forst, Cynthia Hawkins, Peter B. Dirks

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForebrainHindbrainGliomaCorticogenesisNeurogenesisFate mappingMutantMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diffuse midline gliomas (DMGs) are universally fatal pediatric brain tumours defined by their midline localization, early onset, and distinct mutational landscape. The H3.3K27M mutation is found in approximately 80% of DMGs, marking it as a key initiating event. However, H3.3K27M alone does not induce brain tumour formation in experimental models, suggesting that its oncogenic potential may be linked to specific developmental windows and susceptible precursor populations. Identifying the cellular states that are vulnerable to transformation is critical to understanding DMG initiation. To establish a reference framework for these vulnerable states, we generated a single-cell RNA sequencing atlas of normal hindbrain development. Using a Sox2-eGFP reporter mouse and FACS-based enrichment of Sox2+ precursors, we profiled over 120,000 cells across ten developmental stages, capturing critical transitions in neurogenesis and gliogenesis. To reveal regional differences, we integrated the atlas with a similarly generated forebrain atlas, providing a comprehensive map of neurodevelopmental trajectories where DMG mutations might exert their effects. Building on this developmental reference, we utilized inducible mouse models to introduce H3.3K27M mutations in precursors and employ lineage tracing to track their fate over time. When combined with loss of Trp53 and overexpression of PDGFRa, alterations prevalent in DMG, mice develop tumours that resemble the human disease. H3.3K27M-driven tumours consistently localize to the pons, in contrast to H3 wild-type tumours, which occur more variably across the forebrain and hindbrain. Tracking these pontine tumours using serial MRI revealed that tumours arise well before symptom onset and exhibit growth dynamics that vary by location and timing. Earlier-arising tumours are more aggressive and tend to occur in posterior locations. Together, our integrated approach combining lineage tracing, tumour modelling, and a developmental atlas provides a powerful platform to dissect the early events in DMG pathogenesis and identify developmental vulnerabilities that may be targeted for early intervention.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,288 · 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'admission1
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