Gain-of-function p53R175H blocks apoptosis in a precursor model of ovarian high-grade serous carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ovarian high-grade serous carcinoma (HGSC) is a highly lethal malignancy for which early detection is a challenge and treatment of late-stage disease is ineffective. HGSC initiation involves exfoliation of fallopian tube epithelial (FTE) cells which form multicellular clusters called spheroids that colonize and invade the ovary. HGSC contains universal mutation of the tumour suppressor gene TP53 . However, not all TP53 mutations are the same, as specific p53 missense mutants contain gain-of-function (GOF) properties that drive tumour formation. Additionally, the role of GOF p53 in spheroid-mediated spread is poorly understood. In this study, we developed and characterized an in vitro model of HGSC based on mutation of TP53 in mouse oviductal epithelial cells (OVE). We discovered increased bulk spheroid survival and increased anchorage-independent growth in OVE cells expressing the missense mutant p53 R175H compared to OVE parental and Trp53 ko cells. Transcriptomic analysis on spheroids identified decreased apoptosis signaling due to p53 R175H . Further assessment of the apoptosis pathway demonstrated decreased expression of intrinsic and extrinsic apoptosis signaling molecules due to Trp53 deletion and p53 R175H , but Caspase-3 activation was only decreased in spheroids with p53 R175H . These results highlight this model as a useful tool for discovering early HGSC transformation mechanisms and uncover a potential anti-apoptosis GOF mechanism of p53 R175H .
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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) | 0,001 | 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 ».