Lack of prolactin receptor signaling in mice results in lactotroph proliferation and prolactinomas by dopamine-dependent and -independent mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Hypothalamic dopamine inhibits pituitary prolactin secretion and proliferation of prolactin-producing lactotroph cells by activating lactotroph dopamine D2 receptors (D2Rs). Conversely, prolactin (PRL) stimulates hypothalamic dopamine neurons via PRL receptors (PRLRs) in a short-loop feedback circuit. We used Drd2(-/-) and Prlr(-/-) mutant mice to bypass this feedback and investigate possible dopamine-independent effects of PRL on lactotroph function. The absence of either receptor induced hyperprolactinemia and large prolactinomas in females. Small macroadenomas developed in aged Prlr(-/-) males, but only microscopic adenomas were found in Drd2(-/-) male mice. Pharmacologic studies in Prlr(-/-) mice with D2R agonists and antagonists demonstrated a significant loss of endogenous dopamine tone, i.e., constitutive inhibitory signaling by the D2R, in the pituitary. However, Prlr(-/-) mice exhibited more profound hyperprolactinemia and larger tumors than did age-matched Drd2(-/-) mice, and there were additive effects in compound homozygous mutant male mice. In vitro, PRL treatment markedly inhibited the proliferation of wild-type female and male Drd2(-/-) lactotrophs, but had no effect on female Drd2(-/-) lactotrophs, suggesting a downregulation or desensitization of PRLR in response to chronic hyperprolactinemia. We conclude that PRL inhibits lactotrophs by two distinct mechanisms: (a) indirectly by activation of hypothalamic dopamine neurons and (b) directly within the pituitary in a dopamine-independent fashion.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».