A growth-constrained environment drives tumor progression <i>in</i> <i>vivo</i>
Notice bibliographique
Résumé
We recently have shown that selective growth of transplanted normal hepatocytes can be achieved in a setting of cell cycle block of endogenous parenchymal cells. Thus, massive proliferation of donor-derived normal hepatocytes was observed in the liver of rats previously given retrorsine (RS), a naturally occurring alkaloid that blocks proliferation of resident liver cells. In the present study, the fate of nodular hepatocytes transplanted into RS-treated or normal syngeneic recipients was followed. The dipeptidyl peptidase type IV-deficient (DPPIV(-)) rat model for hepatocyte transplantation was used to distinguish donor-derived cells from recipient cells. Hepatocyte nodules were chemically induced in Fischer 344, DPPIV(+) rats; livers were then perfused and larger (>5 mm) nodules were separated from surrounding tissue. Cells isolated from either tissue were then injected into normal or RS-treated DPPIV(-) recipients. One month after transplantation, grossly visible nodules (2--3 mm) were seen in RS-treated recipients transplanted with nodular cells. They grew rapidly, occupying 80--90% of the host liver at 2 months, and progressed to hepatocellular carcinoma within 4 months. By contrast, no liver nodules developed within 6 months when nodular hepatocytes were injected into the liver of recipients not exposed to RS, although small clusters of donor-derived cells were present in these animals. Taken together, these results directly point to a fundamental role played by the host environment in modulating the growth and the progression rate of altered cells during carcinogenesis. In particular, they indicate that conditions associated with growth constraint of the host tissue can drive tumor progression in vivo.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».