MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017162340
■00520250211152001
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798384015246
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31329954
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a574
■1001  ▼aSalatino,  Roberto  M.
■24512▼aA  Novel  Approach  to  Measure  and  Model  the  Interplay  Between  Multiple  Layers  of  Cellular  Heterogeneity  in  Glioblastoma
■260    ▼a[Sl]▼bThe  Scripps  Research  Institute▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a115  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-02,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Janiszewska,  Michalina.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--The  Scripps  Research  Institute,  2024.
■520    ▼aIntratumor  heterogeneity  has  been  associated  with  glioblastoma  multiforme  (GBM)  for  a  long  time1-3.  The  coexistence  of  heterogeneous  cellular  sub-populations  with  distinct  genotypes,  phenotypes,  histological  features,  and  epigenetic  states,  harbored  in  varying  microenvironments  and  interconnected  in  highly  resistant  networks  shapes  the  identity  of  this  malignancy4-8.  This  translates  into  two  main  scientific  challenges.  Firstly,  comprehensively  profile  this  disease  so  to  capture  its  complexity  and  understand  its  dynamics.  Secondly,  develop  models  that  recapitulate  glioblastoma  heterogeneity  and  can  be  used  to  develop  therapeutic  approaches  that  simultaneously  challenge  the  milieu  of  glioblastoma  cellular  diversity.  To  help  address  the  first  issue  we  developed  a  novel  cell  labelling  methodology  aimed  at  generating  a  high-resolution  correlation  map  between  prognostically  relevant  genetic  alterations  and  associated  transcriptional  and  epigenetic  programs.  This  method  termed  Specific-top-Allele  PCR  FACS  (STAR-FACS)  allows  to  label  individual  cells  based  on  a  point  mutation  and  selectively  perform  transcriptome  and  epigenome  profiling  of  specific  genetic  clones  within  a  polyclonal  landscape.  Furthermore,  to  address  the  macro  spatial  differences  in  glioblastoma  composition  we  collaborated  with  a  neurosurgeon  and  obtained  tumor  resections  mapped  to  specific  areas  of  the  neoplasm  through  the  Stryker  MRI-guided  navigation  system.  This  allowed  us  to  identify  spatially  distinct  tumor  clusters  and  tumor  micro-environments  (TME),  hence  increasing  the  resolution  of  tumor  profiling  obtained  thought  single  sampling.  To  provide  an  interactive  framework  that  would  help  address  the  second  challenge  posed  by  GBM  heterogeneity,  we  developed  cultures  from  spatially  distinct  regions  of  the  same  tumor  and  found  spatially  distinct  morphological  features,  growth  rate,  metabolism  and  drug  response.  This  indicates  that  at  the  time  of  the  resection  GBMs  are  likely  to  be  already  vastly  spatially  differentiated  and  the  development  of  effective  therapeutic  approaches  needs  to  account  for  this  additional  level  of  complexity.  With  this  study  we  generated  an  actionable  model  comprised  of  34  cell  lines  from  distinct  areas  of  8  tumors  that  can  be  further  exploited  to  investigate  the  different  evolutionary  trajectories  imprinted  in  the  different  tumor  regions.
■590    ▼aSchool  code:  1179.
■650  4▼aMolecular  biology
■650  4▼aOncology
■650  4▼aCellular  biology
■653    ▼aCell  labelling
■653    ▼aGlioblastoma  heterogeneity
■653    ▼aSingle  point  mutations
■653    ▼aTumor  evolution
■653    ▼aTumor  modeling
■690    ▼a0307
■690    ▼a0992
■690    ▼a0379
■71020▼aThe  Scripps  Research  Institute▼bChemical  Biology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-02B.
■790    ▼a1179
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17162340▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서