MS
Marc Schubert
Author with expertise in Advanced Techniques in Bioimage Analysis and Microscopy
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
5
(100% Open Access)
Cited by:
252
h-index:
5
/
i10-index:
5
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Direct excitatory synapses between neurons and tumor cells drive brain metastatic seeding of breast cancer and melanoma

Varun Venkataramani et al.Jan 8, 2024
lnteractions between neurons and cancer cells are found in many malignancies, but their relevance for metastatic organ colonization remain largely unknown. It is also unclear whether any direct synaptic communication between neurons and cancer cells of non-neural tumor types exists, and if so, whether this can support metastasis and thus cancer progression. Here we show that excitatory synapses are formed between neurons and brain-metastatic melanoma and breast cancer cells. This starts at an early microscopic stage after extravasation into the brain parenchyma, during residence of cancer cells in the perivascular niche, a critical step for their survival. These neuron-cancer synapses showed a bona fide synaptic ultrastructure, and generated excitatory postsynaptic currents mediated by glutamate receptors of the AMPA subtype in cancer cells. In accordance, AMPA receptor signatures were consistently detected in preclinical and patient samples of melanoma and breast cancer brain metastases. Genetic perturbation and pharmacological inhibition of AMPA receptors with the approved antiepileptic drug perampanel in models of breast and melanoma cancer reduced the number of brain metastases and overall brain metastatic burden. These findings demonstrate for the first time that neurons can form biologically relevant direct synapses with non-neural cancer cells. In brain metastasis, a particularly challenging complication of many common malignancies, this non-canonical stimulatory synaptic interaction offers novel therapeutic opportunities.
0

Characterizing and targeting glioblastoma neuron-tumor networks with retrograde tracing

Svenja Tetzlaff et al.Mar 22, 2024
Glioblastomas are heterogeneous brain tumors, notorious for their invasive behavior and resistance to therapy. Neuron-to-glioma synapses have been identified to promote glioblastoma invasion and proliferation. However, a comprehensive characterization of tumor-connected neurons has been hampered by a lack of technologies. Here, we adapted retrograde tracing with a modified rabies virus system to characterize and manipulate connected neuron-tumor networks. Glioblastoma rapidly integrated into neural circuits across the brain engaging in widespread functional communication, with acetylcholinergic and glutamatergic neurons driving glioblastoma progression. We uncovered patient-specific and tumor cell state-dependent differences in synaptogenic gene expression driving neuron-tumor connectivity and subsequent invasivity. Importantly, radiotherapy enhanced neuron-tumor connectivity by increased neuronal activity. In turn, simultaneous inhibition of AMPA receptors 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 novel viral strategy to target glioblastoma. Together, this study provides a comprehensive framework for basic research and clinical translation of synaptic neuron-cancer interactions to target glioblastoma.
1

Deep intravital brain tumor imaging enabled by tailored three-photon microscopy and analysis

Marc Schubert et al.Jun 21, 2023
Abstract Intravital two-photon microscopy has emerged as a powerful technology to study brain tumor biology and its temporal dynamics, including invasion, proliferation and therapeutic resistance in the superficial layers of the mouse cortex. However, intravital microscopy of deeper cortical layers and especially the subcortical white matter, an important route of glioblastoma invasion and recurrence, has not yet been feasible due to low signal-to-noise ratios, missing spatiotemporal resolution and the inability to delineate myelinated axonal tracts. Here, we present a tailored intravital microscopy and artificial intelligence-based analysis methodology and workflow that enables routine deep imaging of glioblastoma over extended time periods, named Deep3P. We show that three-photon microscopy, adaptive optics, as well as customized deep learning-based denoising and machine learning segmentation together allow for deep brain intravital investigation of tumor biology up to 1.2 mm depth. Leveraging this approach, we find that perivascular invasion is a preferred invasion route into the corpus callosum as compared to intracortical glioblastoma invasion and uncover two vascular mechanisms of glioblastoma migration in the white matter. Furthermore, we can define an imaging biomarker of white matter disruption during early glioblastoma colonization. Taken together, Deep3P allows for an efficient and non-invasive investigation of brain tumor biology and its tumor microenvironment in unprecedented deep white and gray matter of the living mouse, opening up novel opportunities for studying the neuroscience of brain tumors and other model systems.