Renal organoid modeling of tuberous sclerosis complex reveals lesion features arise from diverse developmental processes
Notice bibliographique
Résumé
Tuberous sclerosis complex (TSC) is a multisystem tumor-forming disorder caused by loss of TSC1 or TSC2 . Renal manifestations predominately include cysts and angiomyolipomas. Despite a well-described monogenic etiology, the cellular pathogenesis remains elusive. We report a genetically engineered human renal organoid model that recapitulates pleiotropic features of TSC kidney disease in vitro and upon orthotopic xenotransplantation. Time course single-cell RNA sequencing demonstrates that loss of TSC1 or TSC2 affects multiple developmental processes in the renal epithelial, stromal, and glial compartments. First, TSC1 or TSC2 ablation induces transitional upregulation of stromal-associated genes. Second, epithelial cells in the TSC1 −/− and TSC2 −/− organoids exhibit a rapamycin-insensitive epithelial-to-mesenchymal transition. Third, a melanocytic population forms exclusively in TSC1 −/− and TSC2 −/− organoids, branching from MITF + Schwann cell precursors. Together, these results illustrate the pleiotropic developmental consequences of biallelic inactivation of TSC1 or TSC2 and offer insight into TSC kidney lesion pathogenesis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».