TMOD-06. LOSS OF DICER COOPERATES WITH TUMOR SUPPRESSORS TO INITIATE METASTATIC MEDULLOBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To determine the role of microRNA regulation in brain tumor development, we incorporated a conditional allele of the microRNA processing enzyme Dicer to a previously characterized glioma mouse model based on inactivation of the tumor suppressors Nf1, Trp53, and Pten using the Nestin-creERT2 transgene. Loss of Dicer and tumor suppressors at adult ages led to glioma development; however, mutant mice tamoxifen induced at early postnatal ages developed medulloblastoma instead of glioma. The switch in tumor spectrum occurred with 100% penetrance and tumors were histologically indistinguishable from human medulloblastoma (MB). The minimum genetic mutations required for MB formation were Dicer and Trp53. Nf1 was dispensable, while additional loss of Pten produced more invasive tumors and leptomeningeal metastases. The time window for initiation of tumorigenesis was until the 2nd postnatal week, coinciding with the disappearance of the external granule layer (EGL), where cerebellar granule neuron precursors (CGNPs) undergo proliferation. Analysis of pre-symptomatic mutant mice showed proliferative defects and retained cells in the EGL, suggesting that the tumors may arise from CGNPs. However, targeting a subset of CGNPs using Math1-creERT2 did not lead to MB development, suggesting that an earlier EGL precursor may be required for tumorigenesis. Analysis of tumor transcriptome and MB subtype-specific genes and markers show that Dicer tumors most resemble extremely high risk p53-mutated SHH MB. Small RNA and mRNA sequencing analyses showed downregulation of microRNAs and dysregulation of its targets such as N-Myc. These studies demonstrate a role for microRNAs in MB development and show a fully penetrant genetic mouse model of highly metastatic MB.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».