Loss of p53 Expression Correlates with Metastatic Phenotype and Transcriptional Profile in a New Mouse Model of Head and Neck Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Squamous cell carcinoma of the head and neck (HNSCC) is the sixth most frequent cancer worldwide. Because HNSCC is largely acquired by environmental carcinogen exposure rather than through germ line mutations, there are no known familial forms of the disease in humans nor are there inbred rodent strains prone to spontaneous head and neck tumors. Transgenic animals with inactivation of tumor suppressor genes commonly mutated in human cases of HNSCC provide attractive models for studying the pathogenesis of head and neck cancer. p53 is the most frequently inactivated tumor suppressor gene in HNSCC. We used a chemical induction protocol in mice heterozygous for the p53 gene to evaluate how p53 inactivation contributed to head and neck carcinogenesis the mouse model. Metastatic squamous cell carcinomas developed in 100% of animals. Histopathologically, the tumors ranged from well to poorly differentiated and showed many molecular features of human HNSCC. Mice carrying only one p53 allele developed tumors with significantly reduced latency compared with wild-type controls (average, 18 versus 22 weeks). Metastatic cancer cells showed complete loss of p53 expression when compared with primary tumors. Transcriptional profiling showed not only distinct genetic differences between primary and metastatic tumors, but also when cancers from heterozygous null and wild-type animals were compared. Our results provide novel insights into the molecular genetics of tumor progression in head and neck cancer.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».