Comparison of glioblastoma (GBM) molecular classification methods

亚型 表观遗传学 生物 癌症干细胞 癌症研究 干细胞 遗传异质性 胶质母细胞瘤 医学 脑瘤 生物信息学 计算生物学 基因 病理 表型 遗传学 程序设计语言 计算机科学
作者
Eunjee Lee,Raymund L. Yong,Patrick J. Paddison,Jun Zhu
出处
期刊:Seminars in Cancer Biology [Elsevier BV]
卷期号:53: 201-211 被引量:160
标识
DOI:10.1016/j.semcancer.2018.07.006
摘要

Glioblastoma (GBM) is the most aggressive and common form of brain cancer in adults. GBM is characterized by poor survival and remarkably high tumors heterogeneity (both intertumoral and intratumoral), and lack of effective therapies. Recent high-throughput data revealed heterogeneous genetic/genomic/epigenetic features and led to multiple methods aiming to classify tumors according to the key molecular events that drive the most aggressive cellular components so that targeted therapies can be developed for individual subtypes. However, GBM molecular subtypes have not led to improvement of patients outcomes. Targeted or tailored therapies for specific mutations or subtypes largely failed due to the complexities arising from intratumoral molecular heterogeneity. Most tumors develop resistance to treatment and soon recur. GBM stem cells (GSCs) have been identified. Recent single cell sequencing studies of GBM suggest that intratumoral cellular heterogeneity can be partially explained by tumor cell hierarchy arising from GBM stem cells. Therefore, the molecular subtypes based on patient derived GSCs may potentially lead to more effective subtype-specific treatments. In this paper, we review the molecular alterations of GBM and molecular subtyping methods as well as subtype plasticity in primary and recurrent tumors emphasizing the clinical relevance of potential targets for further drug development.
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