Modeling high-risk Wilms tumors enables the discovery of therapeutic vulnerability
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Wilms tumor (WT) is the most common pediatric kidney cancer treated with standard chemotherapy. However, less-differentiated blastemal type of WT often relapses. To model the high-risk WT for therapeutic intervention, we introduce pluripotency factors into WiT49, a mixed-type WT cell line, to generate partially reprogrammed cells, namely WiT49-PRCs. When implanted into the kidney capsule in mice, WiT49-PRCs form kidney tumors and develop both liver and lung metastases, whereas WiT49 tumors do not metastasize. Histological characterization and gene expression signatures demonstrate that WiT49-PRCs recapitulate blastemal-predominant WTs. Moreover, drug screening in isogeneic WiT49 and WiT49-PRCs leads to the identification of epithelial- or blastemal-predominant WT-sensitive drugs, whose selectivity is validated in patient-derived xenografts (PDXs). Histone deacetylase (HDAC) inhibitors (e.g., panobinostat and romidepsin) are found universally effective across different WT and more potent than doxorubicin in PDXs. Taken together, WiT49-PRCs serve as a blastemal-predominant WT model for therapeutic intervention to treat patients with high-risk WT. • Partially reprogrammed WiT49 cells develop both liver and lung metastases • Partially reprogrammed WiT49 cells recapitulate blastema-predominant Wilms tumors • WiT49 and partially reprogrammed WiT49 cells are suitable for drug screening • HDAC inhibitors are effective against epithelial and blastemal Wilms tumors Ma et al. generate a cell model that recapitulates blastemal Wilms tumors (WTs), enabling the discovery of therapeutic vulnerability for high-risk WTs. Screening of FDA-approved drugs in WiT49 and partially reprogrammed WiT49 cells identifies epithelial- or blastemal-dominant WT-sensitive drugs, among which HDAC inhibitors are found universally effective across different WTs.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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.
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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 découle