SHH Pathway Activation in Dedifferentiation During Tumour Progression in MPNST
Notice bibliographique
Résumé
Malignant peripheral nerve sheath tumors (MPNST) are aggressive sarcomas with limited treatment progress. Two subgroups, MPNST-G1 and MPNST-G2, show distinct molecular profiles predicting progression-free survival (0.6 years versus 1.4 years, p < 0.05). MPNST-G1 exhibits SHH-pathway activation and neural crest-like cell characteristics, while MPNST-G2 shows WNT/ß-catenin/CCND1-pathway activation and Schwann cell precursor-like cell characteristics. Here, we investigate whether SHH pathway activation synergizes with the oncogene, Src, to induce dedifferentiation and tumorigenesis through overexpression of early neural crest cell (ENCC) transcription factors. Results demonstrate that MPNST-G1 cells display SMO-dependent Src activation and increased expression of ENCC factors compared to MPNST-G2 cells. In line with this, induction of the SHH pathway in neurofibroma cells activates Src and increases expression of ENCC factors. Importantly, SHH pathway and Src inhibition reverts dedifferentiation and tumorigenesis. Overall, the SHH-pathway cooperates with Src to promote expression of ENCC transcription factors, shedding light on MPNST transformation and offering potential therapeutic avenues.
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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 | 0,000 |
| 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 ».