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Enregistrement W1986494368 · doi:10.1093/neuonc/nou268.13

PM-13 * IDENTIFICATION OF THERAPEUTIC TARGETS IN AN INTRACRANIAL XENOGRAFT MODEL OF PITUITARY ADENOMA

2014· article· en· W1986494368 sur OpenAlexaff
Eric Monsalves, Shila Jalali, Toru Tateno, Shereen Ezzat, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePituitary Gland Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibroblast growth factor receptor 4Cancer researchPI3K/AKT/mTOR pathwayPituitary tumorsProlactinBiologyInternal medicineMedicineEndocrinologyReceptorHormoneFibroblast growth factor receptorSignal transductionFibroblast growth factorCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Pituitary adenomas (PA) are common brain tumors whose pathogenesis is not well understood. Fibroblast growth factor receptor 4 (FGFR4) is a transmembrane kinasewhich can harbor a single nucleotide polymorphism (SNP) substituting a glycine (G388) with an arginine (R388) residue. This SNP is associated with aggressive behavior in some cancer types, including PA. There are currently limited options for this PA. Furthermore, no robust in vivo PA models harboring the FGFR4 SNP exist. Therefore, the aim of our study was to establish an intracranial xenograft model of PA and use this model to identify the mTOR inhibitor, RAD001, as a novel therapy. METHODS: We generated stable cell lines to harbour the SNPs, by using mammosomatotroph cells and transfecting with either FGFR4-G388 or FGFR4-R388. We generated intracranial xenograft models by implanting these stable cell lines either in the pituitary fossa or frontal intraperanchyma of NODSCID mice. We used longitudinal MRI imaging to study imaging characteristics, tumor volumes and growth rates of these tumours. Tumors were treated with RAD001. Histological analysis was conducted ascertain the hormone profile (growth hormone and prolactin) and mTOR pathway signalling in FGFR4-G388 and FGFR4-R388 tumors in response to RAD001. RESULTS: Tumor growth was significantly slower in R388 and G388 compared to empty vector control (pc-DNA) tumors following mTOR inhibition. Histologically, we found that the FGFR4-G388 tumors express predominately prolactin, while FGFR4-R388 tumors express growth hormone, with no change in hormone profile in response to RAD001. With respect to the mTOR pathway, an upregulation was observed as demonstrated by increased p-s6 and p-4EBP1 expression which were subsequently decreased in R388 tumors following mTOR inhibition. CONCLUSION: Our study identifies increased mTOR signalling may explain differences in tumor growth and hormone production in this prolactin/growth hormone secreting PA. mTOR inhibition may be a promising treatment option for PA tumors harboring alterations the FGFR4 allele.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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