Cooperation between <i>Pik3ca</i> and p53 Mutations in Mouse Mammary Tumor Formation
Notice bibliographique
Résumé
PIK3CA, which codes for the p110α catalytic subunit of phosphatidylinositol 3-kinase, is one of the most frequently mutated genes in human breast cancer. Here, we describe a mouse model for PIK3CA-induced breast cancer by using the ROSA26 (R26) knock-in system, in which targeted Pik3ca alleles can be activated through transgenic expression of Cre recombinase. We mated Pik3ca(H1047R) and Pik3ca(wt) knock-in lines with MMTV-Cre transgenics, which express Cre in mammary epithelium. Starting at approximately 5 months of age, female R26-Pik3ca(H1047R);MMTV-Cre mice, but not control R26-Pik3ca(wt);MMTV-Cre mice, developed mammary tumors, as well as lymphoid and skin malignancies. R26-Pik3ca(H1047R);MMTV-Cre mammary tumors were typically either adenosquamous carcinoma or adenomyoepithelioma. As p53 is the most commonly mutated gene in breast cancer, we tested for genetic interaction between Pik3ca(H1047R) and p53 loss-of-function mutations in R26-Pik3ca(H1047R);p53(loxP/+);MMTV-Cre mice. This led to decreased survival of double-mutant animals, which developed lymphoma and mammary tumors with rapid kinetics. Mammary tumors that formed in p53(loxP/+);MMTV-Cre conditional mutants were either poorly differentiated adenocarcinoma or spindle cell/EMT, whereas R26-Pik3ca(H1047R);p53(loxP/+);MMTV-Cre mammary tumors were mostly adenosquamous carcinoma or spindle cell/EMT indicating that double-mutant mice develop a distinct spectrum of mammary tumors. Thus, an oncogenic variant of PIK3CA implicated in multiple human breast cancer subtypes can induce a very diverse spectrum of mammary tumors in mice. Furthermore, Pik3ca(H1047R) shows cooperation with p53, which altered the specific tumors that formed. Thus, the two most frequently mutated genes in human breast cancer show cooperation in mammary tumor formation.
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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 ».