Conditional c-MYC activation in catecholaminergic cells drives distinct neuroendocrine tumors: neuroblastoma vs somatostatinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The MYC proto-oncogenes (c-MYC, MYCN , MYCL ) are among the most deregulated oncogenic drivers in human malignancies including high-risk neuroblastoma, 50% of which are MYCN -amplified. Genetically engineered mouse models (GEMMs) based on the MYCN transgene have greatly expanded the understanding of neuroblastoma biology and are powerful tools for testing new therapies. However, a lack of c-MYC–driven GEMMs has hampered the ability to better understand mechanisms of neuroblastoma oncogenesis and therapy development given that c-MYC is also an important driver of many high-risk neuroblastomas. In this study, we report two transgenic murine neuroendocrine models driven by conditional c-MYC induction in tyrosine hydroxylase (Th) and dopamine β-hydroxylase (Dbh)-expressing cells. c-MYC induction in Th-expressing cells leads to a preponderance of Pdx1 + somatostatinomas, a type of pancreatic neuroendocrine tumor (PNET), resembling human somatostatinoma with highly expressed gene signatures of δ cells and potassium channels. In contrast, c-MYC induction in Dbh-expressing cells leads to onset of neuroblastomas, showing a better transforming capacity than MYCN in a comparable C57BL/6 genetic background. The c-MYC murine neuroblastoma tumors recapitulate the pathologic and genetic features of human neuroblastoma, express GD2, and respond to anti-GD2 immunotherapy. This model also responds to DFMO, an FDA-approved inhibitor targeting ODC1, which is a known MYC transcriptional target. Thus, establishing c-MYC–overexpressing GEMMs resulted in different but related tumor types depending on the targeted cell and provide useful tools for testing immunotherapies and targeted therapies for these diseases.
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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 ».