Characterizing and targeting glioblastoma neuron-tumor networks with retrograde tracing

生物 胶质母细胞瘤 逆行追踪 追踪 神经科学 神经元 计算生物学 癌症研究 中枢神经系统 计算机科学 操作系统
作者
Svenja Kristin Tetzlaff,Ekin Reyhan,Nikolas Layer,C. Peter Bengtson,Alina Heuer,Julian Schroers,Anton J Faymonville,Atefeh Pourkhalili Langeroudi,Nina Drewa,Elijah Keifert,Julia A. Wagner,Stella J Soyka,Marc C. Schubert,Nirosan Sivapalan,Rangel Lyubomirov Pramatarov,Verena Buchert,Tim Wageringel,Elena Grabis,Niklas Wißmann,Obada Alhalabi
出处
期刊:Cell [Cell Press]
被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.cell.2024.11.002
摘要

Glioblastomas are invasive brain tumors with high therapeutic resistance. Neuron-to-glioma synapses have been shown to promote glioblastoma progression. However, a characterization of tumor-connected neurons has been hampered by a lack of technologies. Here, we adapted retrograde tracing using rabies viruses to investigate and manipulate neuron-tumor networks. Glioblastoma rapidly integrated into neural circuits across the brain, engaging in widespread functional communication, with cholinergic neurons driving glioblastoma invasion. We uncovered patient-specific and tumor-cell-state-dependent differences in synaptogenic gene expression associated with neuron-tumor connectivity and subsequent invasiveness. Importantly, radiotherapy enhanced neuron-tumor connectivity by increased neuronal activity. In turn, simultaneous neuronal activity inhibition and radiotherapy showed increased therapeutic effects, indicative of a role for neuron-to-glioma synapses in contributing to therapeutic resistance. Lastly, rabies-mediated genetic ablation of tumor-connected neurons halted glioblastoma progression, offering a viral strategy to tackle glioblastoma. Together, this study provides a framework to comprehensively characterize neuron-tumor networks and target glioblastoma.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
花开富贵发布了新的文献求助10
1秒前
锦鲤完成签到,获得积分20
1秒前
chx2256120完成签到,获得积分10
1秒前
呃呃呃完成签到 ,获得积分10
1秒前
2秒前
哈哈哈完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
3秒前
3秒前
3秒前
刘梦钊发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
5秒前
忧虑的盼山完成签到,获得积分10
5秒前
zhu完成签到,获得积分20
7秒前
MXene发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
壮观百招发布了新的文献求助10
8秒前
yishuizhanghan完成签到,获得积分10
8秒前
洋洋完成签到,获得积分20
9秒前
9秒前
学术牛马完成签到,获得积分10
9秒前
Yvoone完成签到,获得积分10
9秒前
着急的柔发布了新的文献求助10
10秒前
黄橙子完成签到,获得积分10
10秒前
清新的万天完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
健康的火发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
周周应助yishuizhanghan采纳,获得20
12秒前
xian林给xian林的求助进行了留言
12秒前
Mario完成签到,获得积分10
13秒前
舒心雨完成签到,获得积分10
13秒前
皮卡皮卡发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
FashionBoy应助Kira采纳,获得10
14秒前
虞头星星发布了新的文献求助10
15秒前
在水一方应助xxp采纳,获得10
16秒前
崔乞完成签到,获得积分10
16秒前
满意芯发布了新的文献求助10
16秒前
高分求助中
All the Birds of the World 3000
Weirder than Sci-fi: Speculative Practice in Art and Finance 960
IZELTABART TAPATANSINE 500
Introduction to Comparative Public Administration: Administrative Systems and Reforms in Europe: Second Edition 2nd Edition 300
Spontaneous closure of a dural arteriovenous malformation 300
Not Equal : Towards an International Law of Finance 260
Dynamics in Chinese Digital Commons: Law, Technology, and Governance 220
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3725848
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3270880
关于积分的说明 9969512
捐赠科研通 2986307
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1638161
邀请新用户注册赠送积分活动 777987
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 747365