A computational framework for the comparative analysis of glioma models and patients
Creators: name: Company Nevado, Juan Carlos
Publisher: name: Humboldt-Universität zu Berlin
Year: 2023
Subjects: subject: Glioma
subject: Bioinformatik
subject: Tumormodelle
subject: Transkriptomik
subject: Gliomas
subject: Bioinformatics
subject: FOS: Computer and information sciences
subject: Tumor-models
subject: Transcriptomics
subject: 570 Biologie

description: Diffuse Gliome bei Erwachsenen sind aggressive, unheilbare Hirntumore. Humanisierte Mausmodelle helfen, molekulare Mechanismen zu verstehen und therapeutische Ziele zu identifizieren, aber der Vergleich mit Proben von Patienten gestaltet sich schwierig. Ich habe eine computergestützte Plattform namens CAPE entwickelt, um Tumormodelle und Patienten-Expressionsprofile mit Hilfe der nicht-negativen Matrixfaktorisierung zu vergleichen. Die Anwendung von CAPE auf humanisierte Maus-Gliom-Avatar-Modelle (GSA) und diffuse Glioma-Patienten zeigte eine starke Übereinstimmung zwischen den Modellen und dem proneuralen Glioblastom-Subtyp. CAPE hat gezeigt, dass durch die Transplantation der Erwerb neuer Tumorzustände in den Modellen verbessert wurde. Durch die Kombination von reporterbasiertem genetischem Tracing und CAPE zeigte sich, dass eine Untergruppe der in vivo GSA-Populationen mit Patienten zusammenfällt, die astrozytische Merkmale aufweisen. Die Behandlung von GSA-Modellen in vitro mit menschlichem Serum, TNFα oder ionisierender Strahlung führte zu einer Verschiebung in den mesenchymalen Zustand. Einzelzell-Transkriptomik annotierte GSA-Populationen unter verschiedenen Bedingungen und zeigte alle Glioblastomzustände in vivo und bei Aktivierung durch externe Faktoren. Der Vergleich von GSA-Einzelzellpopulationen und Patienten bestätigte diese Identitäten. Die Studie etablierte einen umfassenden Rahmen für die Erprobung und Validierung von Verbesserungen der Tumormodelle, um Patienten besser abzubilden, und erweiterte das Verständnis der Tumorbiologie und Ansprechen auf Therapie.
description: Adult-type diffuse gliomas are aggressive, incurable adult brain cancers. Humanized mouse models help understand molecular mechanisms and identify therapeutic targets, but comparing them with patient samples is difficult. I developed a computational framework, CAPE, for comparing tumor models and patient expression profiles using non-negative matrix factorization. Applying CAPE to humanized mouse glioma subtype avatar models (GSA) and adult-type diffuse glioma patients revealed a strong resemblance between models and proneural glioblastoma subtype. CAPE showed that transplantation improved new tumor state acquisition in models. Combining genetic tracing reporter phenotypic selection with CAPE showed a subset of in vivo GSA populations clustering with patients having astrocytic-like identities. In vitro treatment of GSA models with human serum, TNFα, or ionizing radiation led to a mesenchymal state shift upon reporter selection. Single-cell transcriptomics annotated GSA populations in different conditions, revealing all glioblastoma states in vivo and upon external factor activation. Comparing GSA single-cell populations and patients confirmed these identities. The study established a comprehensive framework for testing and validating tumor model improvements to resemble patients, advancing tumor biology and treatment response understanding.