TMOD-01. EGFR AMPLIFICATION ACCOMPANIES ADAPTATION TO MITOGEN-INDUCED DEFECTIVE MITOSIS IN PDGFA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using a newly described in vitro murine model of GBM [Bohm et al., Neuro-Oncol 2020 and Omairi et al., Neuro-Oncol 2023] in which P53 null neural progenitor cells (NPCs) divide abnormally and evolve a GBM-like genome during exposure to Platelet-Derived Growth Factor-AA (PDGFA), we asked how a brain-abundant mitogen could transform NPCs. By analyzing gene and protein expression over time, we found that PDGFA fails to induce the transcription of kinetochore and spindle assembly checkpoint genes, while simultaneously driving NPCs to enter mitosis. These dual effects caused chromosome miss-segregation in continuously dividing NPCs; moreover, they occurred in both WT and null NPCs, although only null cells survived defective mitosis. These surviving cells gradually expanded in PDGFA accumulating both random and clonal chromosomal re-arrangements. Transcriptome analysis of NPCs in PDGFA revealed significant under-expression of Foxm1, the major regulator of kinetochore transcription, together with over-expression and phosphorylation of the immediate early response gene, FOS. Analysis of signalling downstream of PDGFRα identified the Ras-MAPK pathway, especially ERK, as responsible for FOS activation. As surviving null cells gradually expanded, they accumulated random and recurrent chromosomal rearrangements. Expansion and subsequent PDGFA-independent proliferation and tumorigenicity were associated with re-expression of Foxm1 and kinetochore proteins, and accompanied by over-expression of Egfr, an RTK-signature that defines human GBM. By stimulating proliferation without setting the stage for error-free mitosis, exposure to PDGFA transforms p53 null NPCs and generates Egfr amplified GBM-like cancer cells.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».