SDHB knockout and succinate accumulation are insufficient for tumorigenesis but dual SDHB/NF1 loss yields SDHx-like pheochromocytomas
Notice bibliographique
Résumé
Inherited pathogenic succinate dehydrogenase (SDHx) gene mutations cause the hereditary pheochromocytoma and paraganglioma tumor syndrome. Syndromic tumors exhibit elevated succinate, an oncometabolite that is proposed to drive tumorigenesis via DNA and histone hypermethylation, mitochondrial expansion, and pseudohypoxia-related gene expression. To interrogate this prevailing model, we disrupt mouse adrenal medulla SDHB expression, which recapitulates several key molecular features of human SDHx tumors, including succinate accumulation but not 5hmC loss, HIF accumulation, or tumorigenesis. By contrast, concomitant SDHB and the neurofibromin 1 tumor suppressor disruption yields SDHx-like pheochromocytomas. Unexpectedly, in vivo depletion of the 2-oxoglutarate (2-OG) dioxygenase cofactor ascorbate reduces SDHB-deficient cell survival, indicating that SDHx loss may be better tolerated by tissues with high antioxidant capacity. Contrary to the prevailing oncometabolite model, succinate accumulation and 2-OG-dependent dioxygenase inhibition are insufficient for mouse pheochromocytoma tumorigenesis, which requires additional growth-regulatory pathway activation.
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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) | 0,002 | 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 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 ».