FoxG1 Interacts with Bmi1 to Regulate Self-Renewal and Tumorigenicity of Medulloblastoma Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
Brain tumors represent the leading cause of childhood cancer mortality, of which medulloblastoma (MB) is the most frequent malignant tumor. Recent studies have demonstrated the presence of several MB molecular subgroups, each distinct in terms of prognosis and predicted therapeutic response. Groups 1 and 2 are characterized by relatively good clinical outcomes and activation of the Wnt and Shh pathways, respectively. In contrast, groups 3 and 4 ("non-Shh/Wnt MBs") are distinguished by metastatic disease, poor patient outcome, and lack a molecular pathway phenotype. Current gene expression platforms have not detected brain tumor-initiating cell (BTIC) self-renewal genes in groups 3 and 4 MBs as BTICs typically comprise a minority of tumor cells and may therefore go undetected on bulk tumor analyses. Since increasing BTIC frequency has been associated with increasing tumor aggressiveness and poor patient outcome, we investigated the subgroup-specific gene expression profile of candidate stem cell genes within 251 primary human MBs from four nonoverlapping MB transcriptional databases (Amsterdam, Memphis, Toronto, Boston) and 74 NanoString-subgrouped MBs (Vancouver). We assessed the functional relevance of two genes, FoxG1 and Bmi1, which were significantly enriched in non-Shh/Wnt MBs and showed these genes to mediate MB stem cell self-renewal and tumor initiation in mice. We also identified their transcriptional regulation through reciprocal promoter occupancy in CD15+ MB stem cells. Our work demonstrates the application of stem cell data gathered from genomic platforms to guide functional BTIC assays, which may then be used to develop novel BTIC self-renewal mechanisms amenable to therapeutic targeting.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».