Epigenetic States of Cells of Origin and Tumor Evolution Drive Tumor-Initiating Cell Phenotype and Tumor Heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
A central confounding factor in the development of targeted therapies is tumor cell heterogeneity, particularly in tumor-initiating cells (TIC), within clinically identical tumors. Here, we show how activation of the Sonic Hedgehog (SHH) pathway in neural stem and progenitor cells creates a foundation for tumor cell evolution to heterogeneous states that are histologically indistinguishable but molecularly distinct. In spontaneous medulloblastomas that arise in Patched (Ptch)(+/-) mice, we identified three distinct tumor subtypes. Through cell type-specific activation of the SHH pathway in vivo, we determined that different cells of origin evolved in unique ways to generate these subtypes. Moreover, TICs in each subtype had distinct molecular and cellular phenotypes. At the bulk tumor level, the three tumor subtypes could be distinguished by a 465-gene signature and by differential activation levels of the ERK and AKT pathways. Notably, TICs from different subtypes were differentially sensitive to SHH or AKT pathway inhibitors, highlighting new mechanisms of resistance to targeted therapies. In summary, our results show how evolutionary processes act on distinct cells of origin to contribute to tumoral heterogeneity, at both bulk tumor and TIC levels.
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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 ».