VHL Gene Restoration Supports RCC Reprogramming to iPSCs but Does Not Ensure Line Stability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Modeling precancerous stages holds the promise to understand early transformation events, thereby offering the potential for personalized, targeted treatment. Because cancer hijacks developmental pathways, precancerous stages could potentially be modeled by reprogramming cancer cells to an induced pluripotent stem cell state and subsequently differentiating them to the target organs using organoid models. METHODS: We attempted reprogramming of patient-derived clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) cell lines and adjacent normal renal epithelial cell lines using lentivirus or episomal reprogramming vectors. RESULTS: The cancer cells failed to reprogram while the adjacent normal cells reprogrammed with high efficiency. The von Hippel-Lindau factor (VHL) gene was re-expressed in ccRCC cells in an attempt to restore the wild-type phenotype and restore reprogramming. The VHL gene is the major tumor suppressor in ccRCC pathogenesis and a conductor of oxidative-glycolytic glucose metabolism. While its re-expression did restore the epithelial phenotype and oxidative regulation of ccRCC cells, they still failed to stably reprogram. With an optimized reprogramming workflow, VHL-corrected ccRCC cells generate NANOG+ cells; however, they remained dependent on the ectopic expression of the reprogramming factors. CONCLUSIONS: We concluded that while VHL expression is necessary for cellular reprogramming of ccRCC cells, other genetic lesions in the ccRCC cells could be preventing the stabilization of the pluripotent state.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».