An imbalance between proliferation and differentiation underlies the development of microRNA-defective pineoblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Mutations in the microRNA processing genes DROSHA and DICER1 drive several cancers that resemble embryonic progenitors. To understand how microRNAs regulate tumorigenesis, we ablated Drosha or Dicer1 in the developing pineal gland to emulate the pathogenesis of pineoblastoma, a brain tumor that resembles undifferentiated precursors of the pineal gland. Accordingly, these mice develop pineal tumors marked by loss of microRNAs, particularly the let-7/miR-98-5p family, and derepression of microRNA target genes. Pineal tumors driven by loss of Drosha or Dicer1 mimic tumors driven by Rb1 loss, as they exhibit upregulation of S-phase genes and homeobox transcription factors that regulate pineal development. Blocking proliferation of these tumors facilitates expression of pinealocyte maturation markers, with a concomitant reduction in embryonic markers. Select embryonic markers remain elevated, however, as the microRNAs that normally repress these target genes remain absent. One such microRNA target gene is the oncofetal transcription factor Plagl2 , which regulates expression of progrowth genes, and inhibiting their signaling impairs tumor growth. Thus, we demonstrate that tumors driven by loss of microRNA processing may be therapeutically targeted by inhibiting downstream drivers of proliferation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».