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Enregistrement W7135090416 · doi:10.1093/neuped/wuaf001.294

MODL-05. Age-appropriate models of pediatric brain tumors reveal age-dependent tumor-immune interactions.

2025· article· en· W7135090416 sur OpenAlex
Zahra Abbas, Omar Elaskalani, Merridee A. Wouters, Jenny Truong, Iley M. Johnson, Jorren Kuster, Alexander Nassar, Hannah Smolders, Hilary Hii, Alison M. McDonnell, Annabel K. Short, Meegan Howlett, Claudia L. Kleinman, Nada Jabado, Terrance G. Johns, Misty R. Jenkins, Alexander J. Davenport, Timothy N. Phoenix, Nicholas G. Gottardo, Timo Lassmann, W Joost Lesterhuis, Raelene Endersby

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 canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemTumor microenvironmentCD8ImmunotherapyCytotoxic T cellJuvenileMajor histocompatibility complexGenetically modified mousePediatric cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The developing immune system of a child is distinct to that of an adult. These immunological differences are often ignored in preclinical pediatric cancer research, where adult mice are more commonly used, potentially overlooking developmental influences on cancer-microenvironment interactions. This is of particular importance when testing immunotherapeutic agents for pediatric cancers. To address this issue, we have developed pediatric brain cancer mouse models which reflect the developing microenvironment in which these tumors arise. By doing so, we sought to understand the impact of age on tumor progression and immune interactions. Using flow cytometry, RNA sequencing, and immunohistochemistry, we have characterized differences in the tumor-immune microenvironment of multiple orthotopically-implanted murine brain tumor models in juvenile mice compared to adults. We found that identical brain tumor cells elicited tumors that grew faster in juvenile mice and had fewer immune cell infiltrates. Moreover, these immune infiltrates were markedly distinct between juvenile and adult mice. Specifically, juvenile mice possessed more naïve-like CD8 T cells with reduced effector, resident, and exhausted-like CD8 T cells. Tumor-associated macrophages in juvenile mice had reduced MHC II expression and appeared polarized towards an anti-inflammatory state, potentially suppressing effective anti-tumour immune responses. Importantly, we demonstrate that repolarization of macrophages using immune-modulating agents changed the pediatric tumor-infiltrating immune microenvironment towards a more “adult-like state”, that may enhance immunotherapy effectiveness. Acknowledging the challenges in finding an appropriate match for human developmental stage in mice, our findings highlight that preclinical model age significantly influences cancer-immune interactions. These data strongly support the use of age-relevant models in preclinical pediatric cancer studies, especially when evaluating microenvironment-targeting agents.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,276 · 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