In vitro modeling of glioblastoma initiation using PDGF-AA and p53-null neural progenitors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Imagining ways to prevent or treat glioblastoma (GBM) has been hindered by a lack of understanding of its pathogenesis. Although overexpression of platelet derived growth factor with two A-chains (PDGF-AA) may be an early event, critical details of the core biology of GBM are lacking. For example, existing PDGF-driven models replicate its microscopic appearance, but not its genomic architecture. Here we report a model that overcomes this barrier to authenticity. METHODS: Using a method developed to establish neural stem cell cultures, we investigated the effects of PDGF-AA on subventricular zone (SVZ) cells, one of the putative cells of origin of GBM. We microdissected SVZ tissue from p53-null and wild-type adult mice, cultured cells in media supplemented with PDGF-AA, and assessed cell viability, proliferation, genome stability, and tumorigenicity. RESULTS: Counterintuitive to its canonical role as a growth factor, we observed abrupt and massive cell death in PDGF-AA: wild-type cells did not survive, whereas a small fraction of null cells evaded apoptosis. Surviving null cells displayed attenuated proliferation accompanied by whole chromosome gains and losses. After approximately 100 days in PDGF-AA, cells suddenly proliferated rapidly, acquired growth factor independence, and became tumorigenic in immune-competent mice. Transformed cells had an oligodendrocyte precursor-like lineage marker profile, were resistant to platelet derived growth factor receptor alpha inhibition, and harbored highly abnormal karyotypes similar to human GBM. CONCLUSION: This model associates genome instability in neural progenitor cells with chronic exposure to PDGF-AA and is the first to approximate the genomic landscape of human GBM and the first in which the earliest phases of the disease can be studied directly.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».