Primary Melanoma of the CNS in Children Is Driven by Congenital Expression of Oncogenic <i>NRAS</i> in Melanocytes
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: NRAS mutations are common in human melanoma. To produce a mouse model of NRAS-driven melanoma, we expressed oncogenic NRAS (NRAS(G12D)) in mouse melanocytes. When NRAS(G12D) was expressed in the melanocytes of developing embryos, it induced melanocyte proliferation and congenital melanocytic lesions reminiscent of human blue nevi but did not induce cutaneous melanoma. Unexpectedly, however, it did induce early-onset primary melanoma of the central nervous system (CNS). The tumors were rapidly proliferating and caused neurologic symptoms, rapid health deterioration, and death. NRAS is not a common driver oncogene of primary melanoma of the CNS in adults, but we report two cases of primary melanoma of the CNS in children, both of which carried oncogenic mutations in NRAS. We conclude that acquisition of somatic mutations in NRAS in CNS melanocytes is a predisposing risk factor for primary melanoma of the CNS in children, and we present a mouse model of this disease. SIGNIFICANCE: We show that the acquisition of NRAS mutations in melanocytes during embryogenesis is a risk factor for early-onset melanoma of the CNS. We have developed a powerful mouse model to study this rare but devastating childhood disease, and to develop therapeutic approaches for its treatment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».