Aging represses oncogenic KRAS-driven lung tumorigenesis and alters tumor suppression
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Notice bibliographique
Résumé
Most cancers are diagnosed in people over 60 years of age, but little is known about how age impacts tumorigenesis. While aging is accompanied by mutation accumulation (widely understood to contribute to cancer risk) it is associated with numerous other cellular and molecular changes likely to impact tumorigenesis. Moreover, cancer incidence decreases in the oldest part of the population, suggesting that very old age may reduce carcinogenesis. Here we show that aging represses oncogenic KRAS-driven tumor initiation and growth in genetically engineered mouse models of human lung cancer. Moreover, aging dampens the impact of inactivating many tumor suppressor genes with the impact of inactivating PTEN, a negative regulator of the PI3K-AKT pathway, weakened disproportionately. Single-cell transcriptomic analysis revealed that neoplastic cells in aged mice retain age-related transcriptomic changes, showing that the impact of age persists through oncogenic transformation. Furthermore, the consequences of PTEN inactivation were strikingly age-dependent, with PTEN deficiency reducing signatures of aging in cancer cells and the tumor microenvironment. Our findings underscore the interconnectedness of the pathways involved in aging and tumorigenesis and document tumor-suppressive effects of aging that may contribute to the deceleration in cancer incidence with age.
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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 | 0,000 | 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 découle