Conditional Activation of c-MYC in Distinct Catecholaminergic Cells Drives Development of Neuroblastoma or Somatostatinoma
Notice bibliographique
Résumé
c-MYC is an important driver of high-risk neuroblastoma. A lack of c-MYC-driven genetically engineered mouse models (GEMM) has hampered the ability to better understand mechanisms of neuroblastoma oncogenesis and to develop effective therapies. In this study, we showed that conditional c-MYC induction via Cre recombinase driven by a tyrosine hydroxylase promoter led to a preponderance of PDX1+ somatostatinoma, a type of pancreatic neuroendocrine tumor. However, c-MYC activation via an improved Cre recombinase driven by a dopamine β-hydroxylase promoter resulted in neuroblastoma development. The c-MYC murine neuroblastoma tumors recapitulated the pathologic and genetic features of human neuroblastoma and responded to anti-GD2 immunotherapy and difluoromethylornithine, an FDA-approved inhibitor targeting the MYC transcriptional target ODC1. Thus, c-MYC overexpression results in different but related tumor types depending on the targeted cell. The GEMMs represent valuable tools for testing immunotherapies and targeted therapies for these diseases. Significance: The development of c-MYC-driven genetically engineered neuroblastoma and somatostatinoma mouse models provides useful tools for understanding the tumor cell origin and investigating treatment strategies.
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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 ».