Aggressive Fibromatosis (Desmoid Tumor) Is Derived from Mesenchymal Progenitor Cells
Notice bibliographique
Résumé
The cellular origins from which most tumors arise are poorly defined, especially in mesenchymal neoplasms. Aggressive fibromatosis, also known as desmoid tumor, is a locally invasive soft tissue tumor that has mesenchymal characteristics. We found that aggressive fibromatosis tumors express genes and cell surface markers characteristic of mesenchymal stem cells (MSC). In mice that are genetically predisposed to develop aggressive fibromatosis tumors (Apc(wt/1638N)), we found that the number of tumors formed was proportional to the number of MSCs present. Sca-1(-/-) mice, which develop fewer MSCs, were crossed with Apc(wt/1638N) mice. Doubly mutant mice deficient in Sca-1 developed substantially fewer aggressive fibromatosis tumors than wild-type (WT) littermates, but Sca-1 deficiency had no effect on the formation of epithelial-derived intestinal polyps. MSCs isolated from Apc(wt/1638N) mice (or mice expressing a stabilized form of β-catenin) induced aberrant cellular growth reminiscent of aggressive fibromatosis tumors after engraftment to immunocompromised mice, but WT cells and mature fibroblasts from the same animals did not. Taken together, our findings indicate that aggressive fibromatosis is derived from MSCs, and that β-catenin supports tumorigenesis by maintaining mesenchymal progenitor cells in a less differentiated state. Protecting this progenitor cell population might prevent tumor formation in patients harboring a germline APC mutation, where fibromatosis is currently the leading cause of mortality.
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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 | 0,001 | 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 ».