RAS/ERK Signaling Controls Proneural Genetic Programs in Cortical Development and Gliomagenesis
Notice bibliographique
Résumé
Neural cell fate specification is well understood in the embryonic cerebral cortex, where the proneural genes Neurog2 and Ascl1 are key cell fate determinants. What is less well understood is how cellular diversity is generated in brain tumors. Gliomas and glioneuronal tumors, which are often localized in the cerebrum, are both characterized by a neoplastic glial component, but glioneuronal tumors also have an intermixed neuronal component. A core abnormality in both tumor groups is overactive RAS/ERK signaling, a pro-proliferative signal whose contributions to cell differentiation in oncogenesis are largely unexplored. We found that RAS/ERK activation levels differ in two distinct human tumors associated with constitutively active BRAF. Pilocytic astrocytomas, which contain abnormal glial cells, have higher ERK activation levels than gangliogliomas, which contain abnormal neuronal and glial cells. Using in vivo gain of function and loss of function in the mouse embryonic neocortex, we found that RAS/ERK signals control a proneural genetic switch, inhibiting Neurog2 expression while inducing Ascl1, a competing lineage determinant. Furthermore, we found that RAS/ERK levels control Ascl1's fate specification properties in murine cortical progenitors--at higher RAS/ERK levels, Ascl1(+) progenitors are biased toward proliferative glial programs, initiating astrocytomas, while at moderate RAS/ERK levels, Ascl1 promotes GABAergic neuronal and less glial differentiation, generating glioneuronal tumors. Mechanistically, Ascl1 is phosphorylated by ERK, and ERK phosphoacceptor sites are necessary for Ascl1's GABAergic neuronal and gliogenic potential. RAS/ERK signaling thus acts as a rheostat to influence neural cell fate selection in both normal cortical development and gliomagenesis, controlling Neurog2-Ascl1 expression and Ascl1 function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».