TMOD-13GENETICALLY ENGINEERED MOUSE MODELS OF CHOROID PLEXUS TUMORS
Notice bibliographique
Résumé
Choroid plexus tumors are the most common brain tumors in children under one year of age, accounting for up to 20% of brain tumors in that age group. These tumors exhibit a range of malignancies, from relatively benign choroid plexus papillomas (CPPs) to extremely aggressive choroid plexus carcinomas (CPCs), which despite intensive therapy, have a dismal prognosis. More effective treatments for these tumors depend on animal models that can be used to study tumor biology. We have created animal models of choroid plexus tumors by crossing mice carrying Cre-inducible alleles of Myc (LSL-MycT58A) and Cre-deletable alleles of p53 (p53flox) to animals that express Cre recombinase in cerebellar neural progenitor cells (Atoh1-Cre). The progeny of these crosses develop choroid plexus tumors with high penetrance: activation of Myc alone results in CPPs, and concomitant deletion of p53 accelerates tumor growth and malignancy, culminating in formation of CPCs. Histological and gene expression analyses indicate that our mouse CPPs and CPCs share common features with their human counterparts, such as large chromosomal imbalances, altered expression of cell cycle regulators. To utilize these mouse models for preclinical studies, we performed a high throughput screening with more than 7800 biologically active compounds. We have identified several compounds that effectively inhibit mouse and human choroid plexus tumor growth with minimal toxicity to postmitotic neurons. These studies provide important insight into the mechanisms of choroid plexus tumorigenesis, and yield valuable animal models that can be used to identify novel therapies for patients with aggressive choroid plexus tumors.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».