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Enregistrement W7135013472 · doi:10.1093/neuped/wuaf001.132

METB-08. Unraveling the cellular diversity and spatial architecture of infant-type hemispheric gliomas using multi-omic profiling

2025· article· en· W7135013472 sur OpenAlex
Andrea J De Micheli, Carlos Biagi, Costanza Lo Cascio, Andreas Postlmayr, Susanne Dettwiler, Regina Reimann, Théo Ribierre, Michal Zápotocký, Liana Nobre, Cynthia Hawkins, Florence M G Cavalli, Mariella G. Filbin, Ana S Guerreiro Stucklin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology Pediatrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatinTranscriptomeReceptor tyrosine kinaseNeurogenesisNeural stem cellProgenitor cellGliomaTranscription factorSomatic cellEpigenomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Infant-type hemispheric gliomas (IHGs) are rare receptor tyrosine kinase (RTK)-driven tumors with fusions in ALK, ROS1, MET, and NTRK genes. Aberrant RTK activation may interfere with normal neural development, derailing developing cells onto hyperproliferative and divergent trajectories. Key questions about tumor composition, cell of origin, and RTK fusion’s role in tumor formation remain unanswered. We analyzed a cohort of RTK-fused gliomas (n = 13 IHGs) using single-cell multi-omic RNA/ATAC-seq (n = 20) or SmartSeq2 (n = 7) and generated an atlas of over 90’000 transcriptomes and 1M spatially resolved cells. Integration with brain development datasets identified five progenitor-like cancer populations spanning a continuum of states: Radial glia-like, NPC/Neuronal-like, OPC-like, GPC/Astrocyte-like, and cycling. Trajectory analysis revealed a gradient of cancer cells expressing both developmental and mature brain lineage genes. RNA velocity pinpointed Radial glia-like cells as the likely origin, diverging into GPC/Astrocyte-like, NPC/Neuronal-like, and OPC-like lineages. RTK fusion-positive cells were identified across all cells, highlighting early progenitors as drivers of tumorigenesis. Interestingly, a higher proportion NPC/Neuronal-like cells was found in IHGs, suggesting an earlier oncogenic hit in those patients, and lacked MES-like tumor cells found in other gliomas. Chromatin analysis revealed dynamic accessibility changes and transcription factor motifs across cell populations. Radial-glia-like cells displayed open chromatin linked to undifferentiated cells, resembling the state of other cancers. Moreover, GPC/Astrocyte-like and NPC/Neuronal-like populations showed neurogenesis and synaptic function. Motif analysis identified lineage-defining factors and oncogenic regulators, illustrating the role of chromatin remodeling in plasticity and lineage specification. Finally, we mapped the spatial architecture using MERFISH in n = 4 IHGs and uncovered a heterogeneous spatial distribution of cell states. While lacking global structure, cancer cells exhibited higher spatial coherence and clustered into localized regions, suggesting tumor organization recapitulates aberrant brain morphogenesis. Taken together, our multi-omics atlas describes the cellular and spatial heterogeneity of IHGs, providing new insights into their developmental origins, unique biology, and clinical implications.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,258 · 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