Ability to Acquire Drug Resistance Arises Early during the Tumorigenesis Process
Notice bibliographique
Résumé
Resistance to chemotherapy is one of the principal causes of cancer mortality and is generally considered a late event in tumor progression. Although cellular models of drug resistance have been useful in identifying the molecules responsible for conferring drug resistance, most of these cellular models are derived from cell lines isolated from patients at a late stage in cancer progression. To ask at which stage in the tumorigenic progression does the cell gain the ability to acquire drug resistance, we generated a series of pre-tumorigenic and tumorigenic cells from human embryonic skin fibroblasts by introducing, sequentially, the catalytic subunit of telomerase, SV40 large T and small T oncoproteins, and an oncogenic form of ras. We show that the ability to acquire multidrug resistance (MDR) can arise before the malignant transformation stage. The minimal set of changes necessary to obtain pre-tumorigenic drug-resistant cells is expression of telomerase and inactivation of p53 and pRb. Thus, the pathways inactivated during tumorigenesis also confer the ability to acquire drug resistance. Microarray and functional studies of drug-resistant pre-tumorigenic cells indicate that the drug efflux pump P-glycoprotein is responsible for the MDR phenotype in this pre-tumorigenic cell model.
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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) | 0,003 | 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 ».