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Enregistrement W7132934017

A Designer Peptide to Treat Glioblastoma by Targeting Cancer-neuron Interaction

2023· dissertation· W7132934017 sur OpenAlexaff
Weifan Dong

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurogenesis and neuroplasticity mechanisms
Établissements canadiensAmgen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemozolomideGene knockdownGliomaGlioblastomaDrugBrain tumorPeptideChemotherapy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glioblastoma (GBM) is the most common and malignant adult primary brain tumor with patient survival of around 15 months. Temozolomide (TMZ) is the only chemotherapy drug approved by U.S. Food and Drug Administration (FDA) to treat early-diagnosed GBM. It only lengthens patient survival by 2.5 months with more than 50% of patients displaying intrinsic or adaptive resistance. Thus, there is an urgent need to identify novel therapeutic targets to treat GBM. Recent studies demonstrated that neuronal activities promote GBM initiation, proliferation, and invasion. Reciprocally, GBM cells remodel the synaptic constituency and induce hyperactivity of surrounding neurons, thereby creating a pro-tumorigenic microenvironment. These interactions between neurons and glioma cells underlie tumor progression. Thus, targeting cancer-neuron interactions to identify therapeutic opportunities is emerging as an area of intense study.I identified that EAG2 and Kvβ2 are highly expressed at the GBM-brain interface conducive to GBM cell-neuron interaction. Knockdown of EAG2 and Kvβ2 significantly reduced the infiltrative behaviour of GBM cells in xenograft tumor models, resulting in reduced tumor microtube formation and neuron-GBM interaction, collectively leading to a less infiltrative GBM-brain interface. EAG2 localizes at GBM cell-neuron contacts in a Kvβ2-dependent manner. Knockdown of the EAG2-Kvβ2 complex decreased calcium transients of tumor cells, suppressed tumor growth and invasion, and extended the survival of tumor-bearing mice. EAG2 and Kvβ2 physically interact to form a potassium channel complex, their interaction is enriched in GBM due to a specific Kvβ2 isoform. EAG2-Kvβ2 interaction domain-derived designer peptide blocked EAG2-Kvβ2 interaction, prolonged survival of tumor-bearing mice with no detectable toxicity on normal tissues. Single-cell RNA sequencing revealed that a group of GBM cells that closely associate with neurons are highly sensitive to the designer peptide. Neurons upregulate chemoresistant genes in GBM cells to promote TMZ resistance in an EAG2-Kvβ2-dependent manner. Moreover, designer peptide possesses robust efficacy in treating TMZ-resistant GBM.My study uncovered the EAG2-Kvβ2 complex as a unique GBM vulnerability and developed a first-in-class designer peptide to disrupt this protein-protein interaction in GBM treatment. These findings may have profound implications to develop next-generation therapeutics to benefit GBM patients.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,316 · 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
Publié2023
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