Preclinical Evaluation of Radiation and Perifosine in a Genetically and Histologically Accurate Model of Brainstem Glioma
Notice bibliographique
Résumé
Brainstem gliomas (BSG) are a rare group of central nervous system tumors that arise mostly in children and usually portend a particularly poor prognosis. We report the development of a genetically engineered mouse model of BSG using the RCAS/tv-a system and its implementation in preclinical trials. Using immunohistochemistry, we found that platelet-derived growth factor (PDGF) receptor alpha is overexpressed in 67% of pediatric BSGs. Based on this observation, we induced low-grade BSGs by overexpressing PDGF-B in the posterior fossa of neonatal nestin tv-a mice. To generate high-grade BSGs, we overexpressed PDGF-B in combination with Ink4a-ARF loss, given that this locus is commonly lost in high-grade pediatric BSGs. We show that the likely cells of origin for these mouse BSGs exist on the floor of the fourth ventricle and cerebral aqueduct. Irradiation of these high-grade BSGs shows that although single doses of 2, 6, and 10 Gy significantly increased the percent of terminal deoxynucleotidyl transferase-mediated dUTP nick end labeling (TUNEL)-positive nuclei, only 6 and 10 Gy significantly induce cell cycle arrest. Perifosine, an inhibitor of AKT signaling, significantly induced TUNEL-positive nuclei in this high-grade BSG model, but in combination with 10 Gy, it did not significantly increase the percent of TUNEL-positive nuclei relative to 10 Gy alone at 6, 24, and 72 hours. Survival analysis showed that a single dose of 10 Gy significantly prolonged survival by 27% (P = 0.0002) but perifosine did not (P = 0.92). Perifosine + 10 Gy did not result in a significantly increased survival relative to 10 Gy alone (P = 0.23). This PDGF-induced BSG model can serve as a preclinical tool for the testing of novel agents.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».