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Enregistrement W7133028108

Establishing an In-vivo Model of Low-grade Glioma

2022· dissertation· W7133028108 sur OpenAlexaff
Connor Mark Yanchus

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensAmgen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOligodendrogliomaAstrocytomaMutantGliomaIsocitrate dehydrogenasePenetranceMutation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gliomas account for 80% of malignant central nervous system cancers and current therapies have shown limited success in treating this disease1. Characterization of the mutational landscape of these tumours has led to the identification genetic low grade glioma (LGG) subtypes within adults2 ,3,4. These are largely defined by neomorphic mutation in the genes coding for isocitrate dehydrogenase (IDH1 or IDH2), presenting in both IDH mutant astrocytoma and IDH mutant oligodendroglioma. However, these subtypes differ with respect to their mutational landscapes and clinical manifestations, with IDH mutant astrocytoma having a worse prognosis and limited therapeutic options2,3. IDH mutant oligodendroglioma harbor truncal mutations in IDH and the TERT promoter as well as co-deletion of chromosomal arms 1p and 19q. IDH mutant astrocytoma is associated with truncal mutations in IDH, TP53, and ATRX2. In addition to these canonical LGG mutations, the rs55705857 single nucleotide polymorphism (SNP) has been shown to increase the risk of IDH-mutant LGG by an odds ratio of 6 and 9 within IDH mutant astrocytoma and IDH mutant oligodendroglioma respectively1-4, however the mechanism through which this SNP confers increased LGG risk has been elusive.I have generated mouse models for IDH mutant astrocytoma using a strategy combining CRISPR gene-editing with Cre-recombinase technologies to precisely model the mutations believed to initiate LGG pathogenesis, as well as bred two rs55705857 mutant alleles into these models. Our IDH mutant astrocytoma model develops LGG-like tumours in brain tissue with a penetrance of 30% at a latency of 463 days, while the addition of mutant rs55705857 elevates tumour penetrance to ~75% while decreasing latency to 172 days. In collaboration with the Jenkins Lab at the Mayo Clinic, I have uncovered one of the mechanisms through which the rs55705857 risk allele enhances gliomagenesis. We demonstrated that rs55705857 resides within a brain-specific enhancer, where the risk allele disrupts OCT2/4 binding and thus prevents OCT2/4 mediated repression of the MYC promoter, inducing increased MYC expression. Lastly, I’ve developed and executed an in-vivo CRISPR and ORF screens to identify the genes such as Notch1 and Pten that drive malignant progression of LGG into deadly glioblastoma (GBM).

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,318 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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