Senescence Mediates Pituitary Hypoplasia and Restrains Pituitary Tumor Growth
Notice bibliographique
Résumé
Understanding factors subserving pituitary cell proliferation enables understanding mechanisms underlying uniquely benign pituitary tumors. Pituitary tumor-transforming gene (Pttg) deletion results in pituitary hypoplasia, low pituitary cell proliferation rates, and rescue of pituitary tumor development in Rb(+/-) mice. Pttg(-/-) pituitary glands exhibit ARF/p53/p21-dependent senescence pathway activation evidenced by up-regulated p19, cyclin D1, and Bcl-2 protein levels and p53 stabilization. High pituitary p21 levels in the absence of PTTG were associated with suppressed cyclin-dependent kinase 2 activity, Rb phosphorylation, and cyclin A expression, all required for cell cycle progression. Although senescence-associated beta-galactosidase was enhanced in Pttg-deficient pituitary glands, telomere lengths were increased. DNA damage signaling pathways were activated and aneuploidy was evident in the Pttg-deficient pituitary, triggering senescence-associated genes. To confirm the p21 dependency of decreased proliferation and senescence in the Pttg-null pituitary, mouse embryonic fibroblast (MEF) colony formation was tested in wild-type, Pttg(-/-), Rb(+/-), Rb(+/-)Pttg(-/-), and Rb(+/-)Pttg(-/-)p21(-/-) cells. Rb(+/-)Pttg(-/-) MEFs, unlike Rb(+/-) cells, failed to produce colonies and exhibited high levels of senescence. p21 deletion from Rb(+/-)Pttg(-/-) MEFs enhanced anchorage-independent cell growth, accompanied by a marked decrease in senescence. As cell proliferation assessed by bromodeoxyuridine incorporation was higher in Rb(+/-)Pttg(-/-)p21(-/-) relative to Rb(+/-)Pttg(-/-) pituitary glands, p21-dependent senescence provoked by Pttg deletion may underlie pituitary hypoplasia and decreased tumor development in Rb(+/-)Pttg(-/-) mice.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».