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Enregistrement W4380366399 · doi:10.1093/neuonc/noad073.042

BIOL-23. LOSS OF MICRORNAS COOPERATES WITH TUMOR SUPPRESSORS TO INITIATE MYC-DEPENDENT METASTATIC MEDULLOBLASTOMA

2023· article· en· W4380366399 sur OpenAlexaff
Sheila R. Alcantara Llaguno, Inga Nazarenko, Yuntao Chen, Daochun Sun, Brian Gudenas, Olivier Saulnier, Gaspare La Rocca, Alicia Pedraza, Dennis K. Burns, Tejus Bale, Andrea Ventura, Paul A. Northcott, Michael D. Taylor, Luis F. Parada

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHedgehog Signaling Pathway Studies
Établissements canadiensSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDicerBiologyCancer researchMedulloblastomaPTENGene silencingmicroRNAGliomaTumor progressionTumor initiationCarcinogenesisCancerPI3K/AKT/mTOR pathwaySmall interfering RNAGeneticsCell cultureTransfectionSignal transduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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 (MB) instead of glioma. The switch in tumor spectrum occurred with 100% penetrance and the cerebellar tumors were histologically indistinguishable from human MB. The minimum genetic mutations required for MB formation were Dicer1 and Trp53, while additional loss of Pten produced more invasive tumors with leptomeningeal metastasis. Analysis of tumor transcriptome and MB subtype-specific markers show that Dicer tumors most resemble human Sonic Hedgehog (SHH) MB. The presence of leptomeningeal metastasis, Trp53 loss and upregulation of Mycn and Gli2 in the setting of activated Shh signaling suggests that this model phenocopies extremely high risk p53-mutated SHH MB, which carries poor prognosis and is associated with the majority of treatment failures in SHH MB. Analysis of pre-symptomatic mutant mice showed proliferative defects and retained cells in the external granule cell layer (EGL), suggesting that tumors may arise from cerebellar granule neuron precursors (CGNPs). However, targeting CGNPs using Math1-creERT2 did not lead to MB development, suggesting that an earlier EGL precursor may be required for tumorigenesis. Dicer tumors exhibit reduced microRNAs and RNA-induced silencing complexes consistent with loss of Dicer. One of these downregulated microRNAs, miR-101, is a regulator of Mycn and its overexpression leads to Mycn downregulation and inhibition of MB growth. Likewise, genetic and pharmacologic inhibition of Myc leads to inhibition of MB growth. These studies demonstrate a role for microRNAs in Myc-dependent MB development and show an alternative pathway for SHH MB tumorigenesis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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