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Enregistrement W2883663266 · doi:10.1101/380931

Modeling the MYC-driven normal-to-tumour switch in breast cancer

2018· preprint· en· W2883663266 sur OpenAlexafffund
Corey Lourenco, Manpreet Kalkat, Kathleen E. Houlahan, Jason De Melo, Joseph Longo, Susan J. Done, Paul C. Boutros, Linda Z. Penn

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePI3K/AKT/mTOR signaling in cancer
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésCancer researchBreast cancerOncogeneBiologyIn vivoCancerTranscription factorBreast carcinomaGeneCell cycleGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The potent MYC oncoprotein is deregulated in many human cancers, including breast carcinoma, and is associated with aggressive disease. To understand the mechanisms and vulnerabilities of MYC-driven breast cancer, we have generated an in vivo model that mimics human disease in response to MYC deregulation. MCF10A cells ectopically expressing a common breast cancer mutation in the PI3 kinase pathway (PIK3CA H1047R ) lead to the development of organized acinar structures in mice. However, expressing both PIK3CA H1047R and deregulated-MYC lead to the development of invasive ductal carcinoma, thus creating a model in which a MYC-dependent normal-to-tumour switch occurs in vivo . These MYC-driven tumors exhibit classic hallmarks of human breast cancer at both the pathological and molecular levels. Moreover, tumour growth is dependent upon sustained deregulated MYC expression, further demonstrating addiction to this potent oncogene and regulator of gene transcription. We therefore provide a MYC-dependent human model of breast cancer which can be assayed for in vivo tumour initiation, proliferation, and transformation from normal breast acini into invasive breast carcinoma. Taken together, we anticipate that this novel MYC-driven transformation model will be a useful research tool to both better understand MYC’s oncogenic function and identify therapeutic vulnerabilities. Conflict of interest statement The authors declare no potential conflicts of interest.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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