Incidence and characterization of spontaneous pituitary neuroendocrine tumors in aged spontaneously hypertensive rats
Notice bibliographique
Résumé
Primary intracranial tumors make up ~ 2% of all cancer cases but contribute disproportionately to cancer-related morbidity and mortality. While spontaneous preclinical intracranial tumor models offer valuable insights into the mechanisms underlying primary tumor formation and progression, few have been identified to date. As such, tracking and characterizing spontaneous tumor development in aging laboratory animals represents an opportunity to advance preclinical research, while informing best practices for animal welfare. Here, we investigated intracranial tumor incidence and origin in a cohort of spontaneously hypertensive rats aged 20-24 months (SHRs; N = 60), initially intended for preclinical stroke experiments. Upon gross inspection, we identified large intracranial tumors in 30% of aged SHRs. Using histological, immunohistological, and ultrastructural methods, we found that ~ 89% of these tumors were pituitary neuroendocrine tumors (NETs), with an average tumor diameter of 6.7 ± 1.22 mm (mean ± 95% confidence interval). These pituitary NETs displayed rapid growth, invasive behavior, and aggressive proliferation, as indicated by Ki67 staining. Our results reveal a predisposition in aged SHRs to develop aggressive pituitary NETs, providing a diagnostic and pathological foundation for future mechanistic and translational studies, while emphasizing the need for enhanced surveillance and care in aging laboratory animal populations.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».