Formation of benign tumors by stem cell deregulation
Notice bibliographique
Résumé
Within living organisms, stem cells respond to various cues, including to niche signals and growth factors. Niche signals originate from the stem cell's microenvironment and promote the undifferentiated state by preventing differentiation, allowing for stem cell self-renewal. On the other hand, growth factors promote stem cell growth and proliferation, while their sources comprise of a systemic input reflecting the animal's nutritional and metabolic status, and a localized, homeostatic feedback signal from the tissue that the stem cells serve. That homeostatic signal prevents unnecessary stem cell proliferation when the corresponding differentiated tissues already have optimal cell contents. Here, we recapitulate progresses made in our understanding of in vivo stem cell regulation, largely using simple models, and draw the conclusion that 2 types of stem cell deregulations can provoke the formation of benign tumors. Namely, constitutive niche signaling promotes the formation of undifferentiated "stem cell" tumors, while defective homeostatic signaling leads to the formation of differentiated tumors. Finally, we provide evidence that these general principles may be conserved in mammals and as such, may underlie benign tumor formation in humans, while benign tumors can evolve into cancer.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».