DNA hypermethylation within TERT promoter upregulates TERT expression in cancer
Notice bibliographique
Résumé
Replicative immortality is a hallmark of cancer cells governed by telomere maintenance. Approximately 90% of human cancers maintain their telomeres by activating telomerase, driven by the transcriptional upregulation of telomerase reverse transcriptase (TERT). Although TERT promoter mutations (TPMs) are a major cancer-associated genetic mechanism of TERT upregulation, many cancers exhibit TERT upregulation without TPMs. In this study, we describe the TERT hypermethylated oncological region (THOR), a 433-bp genomic region encompassing 52 CpG sites located immediately upstream of the TERT core promoter, as a cancer-associated epigenetic mechanism of TERT upregulation. Unmethylated THOR repressed TERT promoter activity regardless of TPM status, and hypermethylation of THOR counteracted this repressive function. THOR methylation analysis in 1,352 human tumors revealed frequent (>45%) cancer-associated DNA hypermethylation in 9 of 11 (82%) tumor types screened. Additionally, THOR hypermethylation, either independently or along with TPMs, accounted for how approximately 90% of human cancers can aberrantly activate telomerase. Thus, we propose that THOR hypermethylation is a prevalent telomerase-activating mechanism in cancer that can act independently of or in conjunction with TPMs, further supporting the utility of THOR hypermethylation as a prognostic biomarker.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».