Rb deletion in mouse mammary progenitors induces luminal-B or basal-like/EMT tumor subtypes depending on p53 status
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is a highly heterogeneous disease, with several different subtypes being characterized by distinct histology, gene expression patterns, and genetic alterations. The tumor suppressor gene retinoblastoma 1 (RB1) is frequently lost in both luminal-B and triple-negative tumor (TNT; i.e., estrogen receptor-, progesterone receptor-, and human epidermal growth factor receptor 2-negative) breast cancer subtypes. However, a causal role for RB1 loss in different subtypes remains undefined. Here we report that deletion of Rb alone or together with its relative p107 in mouse mammary stem/bipotent progenitor cells induced focal acinar hyperplasia with squamous metaplasia. These lesions progressed into histologically diverse, transplantable mammary tumors with features of either luminal-B or TNT subtypes. The TNTs included basal-like tumors as well as tumors that exhibited epithelial-to-mesenchymal transition (EMT). The EMT-type tumors and a subset of the basal-like tumors, but not luminal-B-like tumors, expressed mutant forms of the tumor suppressor p53. Accordingly, targeted deletion of both Rb and p53 in stem/bipotent progenitors led to histologically uniform, aggressive, EMT-type tumors. Reintroduction of Rb into these tumor cells suppressed growth in vitro and tumor formation in vivo. These results establish a causal role for Rb loss in breast cancer in mice and demonstrate that cooperating oncogenic events, such as mutations in p53, dictate tumor subtype after Rb inactivation.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».