Aberrant AKT activation drives well-differentiated liposarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Well-differentiated liposarcoma (WDLPS), one of the most common human sarcomas, is poorly responsive to radiation and chemotherapy, and the lack of animal models suitable for experimental analysis has seriously impeded functional investigation of its pathobiology and development of effective targeted therapies. Here, we show that zebrafish expressing constitutively active Akt2 in mesenchymal progenitors develop WDLPS that closely resembles the human disease. Tumor incidence rates were 8% in p53 wild-type zebrafish, 6% in p53 heterozygotes, and 29% in p53-homozygous mutant zebrafish (P = 0.013), indicating that aberrant Akt activation collaborates with p53 mutation in WDLPS pathogenesis. Analysis of primary clinical specimens of WDLPS, and of the closely related dedifferentiated liposarcoma (DDLPS) subtype, revealed immunohistochemical evidence of AKT activation in 27% of cases. Western blot analysis of a panel of cell lines derived from patients with WDLPS or DDLPS revealed robust AKT phosphorylation in all cell lines examined, even when these cells were cultured in serum-free media. Moreover, BEZ235, a small molecule inhibitor of PI3K and mammalian target of rapamycin that effectively inhibits AKT activation in these cells, impaired viability at nanomolar concentrations. Our findings are unique in providing an animal model to decipher the molecular pathogenesis of WDLPS, and implicate AKT as a previously unexplored therapeutic target in this chemoresistant sarcoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».