Normal development is an integral part of tumorigenesis in T cell-specific PTEN-deficient mice
Notice bibliographique
Résumé
PTEN is a tumor suppressor gene but whether cancer can develop in all PTEN-deficient cells is not known. In T cell-specific PTEN-deficient (tPTEN-/-) mice, which suffer from mature T cell lymphomas, we found that premalignancy, as defined by elevated AKT and senescence pathways, starts in immature T cell precursors and surprisingly not in mature T cells. Premalignancy only starts in 6-week-old mice and becomes much stronger in 9-week-old mice although PTEN is lost since birth. tPTEN-/- immature T cells do not become tumors, and senescence has no role in this model because these cells exist in a novel cell cycle state, expressing proliferating proteins but not proliferating to any significant degree. Instead, the levels of p27(kip1), which is lower in tPTEN-/- immature T cells and almost nonexistent in tPTEN-/- mature T cells, correlate with the proliferation capability of these cells. Interestingly, transient reduction of these cancer precursor cells in adult tPTEN-/- mice within a crucial time window significantly delayed lymphomas and mouse lethality. Thus, loss of PTEN alone is not sufficient for cells to become cancerous, therefore other developmental events are necessary for tumor formation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».