PO-202 PI3K activation in neural stem cells drives tumourigenesis which can be ameliorated by targeting the cAMP response element binding (CREB) protein
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Hyperactivation of the PI3K signalling is common in cancers but the precise role of the pathway in glioma biology remains to be determined. Some understanding of PI3K signalling mechanisms in brain cancer comes from studies on neural stem/progenitor cells, where signals transmitted via the PI3K pathway cooperate with other intracellular pathways and downstream transcription factors to regulate critical cell functions. Material and methods To investigate the role for the PI3K pathway in glioma initiation and development, we generated a mouse model targeting the inducible expression of a PIK3CAH1047A oncogenic mutant and deletion of the PI3K negative regulator, PTEN, to neural stem/progenitor cells (NSPCs). Results and discussions Expression of a Pik3caH1047A was sufficient to generate tumours with oligodendroglial features but simultaneous loss of PTEN was required for the development of invasive, high-grade glioma. Pik3caH1047A-PTEN mutant NSPCs exhibited enhanced neurosphere formation which correlated with increased WNT signalling, while loss of CREB in Pik3ca-Pten tumours led to longer symptom-free survival in mice. Conclusion Taken together, our findings present a novel mouse model for glioma demonstrating that the PI3K pathway is important for initiation of tumourigenesis and that disruption of downstream CREB signalling attenuates tumour expansion. Recently developed experimental compounds which target CREB can inhibit tumour cell proliferation in vitro and in vivo therefore, co-targeting archetypal oncogenic pathways, including PI3K, MAPK and WNT, as well as transcription factors such as CREB, may prove to be effective therapeutic approaches for difficult to treat cancers, including high-grade glioma.
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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) | 0,001 | 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 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 ».