Glioblastoma evolution and heterogeneity from a 3D whole-tumor perspective

生物 遗传异质性 胶质母细胞瘤 表观遗传学 脑瘤 肿瘤异质性 谱系(遗传) 计算生物学 癌症的体细胞进化 胶质瘤 进化生物学 癌症研究 基因 遗传学 病理 表型 DNA甲基化 癌症 基因表达 医学
作者
Radhika Mathur,Qixuan Wang,Patrick G. Schupp,Ana Nikolić,Stephanie Hilz,Chibo Hong,Nadia Grishanina,Darwin Kwok,Nicholas Stevers,Qiushi Jin,Mark W. Youngblood,Lena Stasiak,Ye Hou,Juan Wang,Takafumi N. Yamaguchi,Marisa Lafontaine,Anny Shai,Ivan Smirnov,David A. Solomon,Susan M. Chang
出处
期刊:Cell [Cell Press]
卷期号:187 (2): 446-463.e16 被引量:134
标识
DOI:10.1016/j.cell.2023.12.013
摘要

Treatment failure for the lethal brain tumor glioblastoma (GBM) is attributed to intratumoral heterogeneity and tumor evolution. We utilized 3D neuronavigation during surgical resection to acquire samples representing the whole tumor mapped by 3D spatial coordinates. Integrative tissue and single-cell analysis revealed sources of genomic, epigenomic, and microenvironmental intratumoral heterogeneity and their spatial patterning. By distinguishing tumor-wide molecular features from those with regional specificity, we inferred GBM evolutionary trajectories from neurodevelopmental lineage origins and initiating events such as chromothripsis to emergence of genetic subclones and spatially restricted activation of differential tumor and microenvironmental programs in the core, periphery, and contrast-enhancing regions. Our work depicts GBM evolution and heterogeneity from a 3D whole-tumor perspective, highlights potential therapeutic targets that might circumvent heterogeneity-related failures, and establishes an interactive platform enabling 360° visualization and analysis of 3D spatial patterns for user-selected genes, programs, and other features across whole GBM tumors.
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
eric发布了新的文献求助10
刚刚
顺利毕业发布了新的文献求助10
刚刚
强强强强完成签到,获得积分10
1秒前
towerman完成签到,获得积分10
1秒前
EL完成签到,获得积分10
1秒前
自由紫伊完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
解安珊完成签到,获得积分10
2秒前
金银花qaq完成签到 ,获得积分10
2秒前
Huang完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
JamesPei应助绿豆酥采纳,获得10
3秒前
3秒前
zhaoman完成签到,获得积分10
3秒前
xsq86发布了新的文献求助10
3秒前
Wind0240完成签到,获得积分10
3秒前
小陈发布了新的文献求助10
4秒前
seeker347发布了新的文献求助10
4秒前
小鹿完成签到,获得积分10
5秒前
踏实乌冬面完成签到,获得积分10
5秒前
buling发布了新的文献求助10
5秒前
虚拟的涟妖完成签到 ,获得积分10
5秒前
zyyyy完成签到,获得积分10
5秒前
WANDour完成签到,获得积分10
6秒前
haoyooo发布了新的文献求助10
6秒前
天天快乐应助胡图图采纳,获得10
6秒前
大力雪曼完成签到,获得积分10
7秒前
风起青萍之末完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
领导范儿应助wuhan采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
DONG完成签到,获得积分10
8秒前
CnJ完成签到,获得积分20
8秒前
谢谢发布了新的文献求助10
8秒前
T123456789发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
林林完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
温衡发布了新的文献求助10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
Social Psychology (第二版) 700
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7613838
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9189268
关于积分的说明 19687779
捐赠科研通 7186746
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3270940
关于科研通互助平台的介绍 2434422
邀请新用户注册赠送积分活动 2265928