Most human non-GCIMP glioblastoma subtypes evolve from a common proneural-like precursor glioma.
Most human non-GCIMP glioblastoma subtypes evolve from a common proneural-like precursor glioma.
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DOI：
10.1016/j.ccr.2014.06.005
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发表时间：
2014-08-11
期刊：
影响因子：
50.3
通讯作者：
Holland EC
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ozawa T;Riester M;Cheng YK;Huse JT;Squatrito M;Helmy K;Charles N;Michor F;Holland EC
为了了解非GCIMP胶质母细胞瘤（GBM）亚组之间的关系，我们进行了数学建模，以预测肿瘤发生过程中驱动事件的时间序列。最常见的进化事件顺序是1）染色体（chr）7获得和chr 10丢失，其次是2）CDKN 2A丢失和/或TP 53突变，以及3）特定亚型的典型改变。然后，我们开发了一种计算方法来识别宽拷贝数变化的驱动因素，将PDGFA（chr 7）和PTEN（chr 10）识别为驱动初始非分离事件。这些预测使用小鼠模型进行验证，表明PDGFA足以诱导前神经样胶质瘤，并且额外的NF 1损失将前神经转化为间充质亚型。我们的研究结果表明，大多数非GCIMP间充质GBM产生，并从原神经样前体演变而来。
To understand the relationships between the non-GCIMP glioblastoma (GBM) subgroups, we performed mathematical modeling to predict the temporal sequence of driver events during tumorigenesis. The most common order of evolutionary events is 1) chromosome (chr) 7 gain and chr10 loss, followed by 2) CDKN2A loss and/or TP53 mutation, and 3) alterations canonical for specific subtypes. We then developed a computational methodology to identify drivers of broad copy number changes, identifying PDGFA (chr7) and PTEN (chr10) as driving initial non-disjunction events. These predictions were validated using mouse modeling, showing that PDGFA is sufficient to induce proneural-like gliomas, and additional NF1 loss converts proneural to the mesenchymal subtype. Our findings suggest most non-GCIMP-mesenchymal GBMs arise as, and evolve from, a proneural-like precursor.
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影响因子：
3.7
作者：
Brennan C;Momota H;Hambardzumyan D;Ozawa T;Tandon A;Pedraza A;Holland E
通讯作者：
Holland E
肿瘤基因对神经元和星形胶质细胞的去分化会在小鼠中诱导神经胶质瘤。
DOI：
10.1126/science.1226929
发表时间：
2012-11-23
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Friedmann-Morvinski D;Bushong EA;Ke E;Soda Y;Marumoto T;Singer O;Ellisman MH;Verma IM
通讯作者：
Verma IM
影响因子：
4.3
作者：
Cheng YK;Beroukhim R;Levine RL;Mellinghoff IK;Holland EC;Michor F
通讯作者：
Michor F
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12.3
作者：
Gentleman RC;Carey VJ;Bates DM;Bolstad B;Dettling M;Dudoit S;Ellis B;Gautier L;Ge Y;Gentry J;Hornik K;Hothorn T;Huber W;Iacus S;Irizarry R;Leisch F;Li C;Maechler M;Rossini AJ;Sawitzki G;Smith C;Smyth G;Tierney L;Yang JY;Zhang J
通讯作者：
Zhang J
影响因子：
10.5
作者：
Dai, C;Celestino, JC;Holland, EC
通讯作者：
Holland, EC