An Organoid Biobank of Neuroendocrine Neoplasms Enables Genotype-Phenotype Mapping

生物 类有机物 表型 基因型 生命银行 遗传学 计算生物学 基因
作者
Kenta Kawasaki,Kohta Toshimitsu,Mami Matano,Masashi Fujita,Masayuki Fujii,Kazuhiro Togasaki,Toshiki Ebisudani,Mariko Shimokawa,Ai Takano,Sirirat Takahashi,Yuki Ohta,Kosaku Nanki,Ryo Igarashi,Kazuhiro Ishimaru,Hiroki Ishida,Yasutaka Sukawa,Shinya Sugimoto,Yoshimasa Saito,Kazuhiro Maejima,Shota Sasagawa
出处
期刊:Cell [Elsevier]
卷期号:183 (5): 1420-1435.e21 被引量:174
标识
DOI:10.1016/j.cell.2020.10.023
摘要

Highlights•An organoid biobank of gastroenteropancreatic neuroendocrine neoplasms (GEP-NENs)•GEP-NENs are classified by unique transcription factors including NKX2-5•GEP-NEN organoids show Wnt- and EGF-independent growth irrespective of the genotype•De novo modeling of GEP-NEN via gene engineering of normal colon organoidsSummaryGastroenteropancreatic (GEP) neuroendocrine neoplasm (NEN) that consists of neuroendocrine tumor and neuroendocrine carcinoma (NEC) is a lethal but under-investigated disease owing to its rarity. To fill the scarcity of clinically relevant models of GEP-NEN, we here established 25 lines of NEN organoids and performed their comprehensive molecular characterization. GEP-NEN organoids recapitulated pathohistological and functional phenotypes of the original tumors. Whole-genome sequencing revealed frequent genetic alterations in TP53 and RB1 in GEP-NECs, and characteristic chromosome-wide loss of heterozygosity in GEP-NENs. Transcriptome analysis identified molecular subtypes that are distinguished by the expression of distinct transcription factors. GEP-NEN organoids gained independence from the stem cell niche irrespective of genetic mutations. Compound knockout of TP53 and RB1, together with overexpression of key transcription factors, conferred on the normal colonic epithelium phenotypes that are compatible with GEP-NEN biology. Altogether, our study not only provides genetic understanding of GEP-NEN, but also connects its genetics and biological phenotypes.Graphical abstract
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
111完成签到,获得积分20
刚刚
希望天下0贩的0应助jw采纳,获得10
刚刚
NexusExplorer应助wodetaiyangLLL采纳,获得10
刚刚
kenny2023发布了新的文献求助10
刚刚
Smar_zcl应助土豆很好吃采纳,获得20
1秒前
无芒发布了新的文献求助10
1秒前
Meiyu发布了新的文献求助10
2秒前
wrx发布了新的文献求助10
2秒前
Demon发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
体验发布了新的文献求助10
2秒前
lynn016完成签到,获得积分10
3秒前
Xx发布了新的文献求助10
3秒前
孙红完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
wangmanli发布了新的文献求助30
4秒前
大模型应助茶茶采纳,获得10
4秒前
ChenxiPan发布了新的文献求助10
4秒前
英俊的铭应助蓝天0812采纳,获得10
6秒前
SJD完成签到,获得积分0
6秒前
7秒前
一一发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
All_fly应助LT采纳,获得10
9秒前
Ysk完成签到,获得积分10
9秒前
SciGPT应助胡子西瓜采纳,获得10
9秒前
Why顺利完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
11秒前
Ava应助无芒采纳,获得10
11秒前
11秒前
学术垃圾完成签到,获得积分10
12秒前
Lucas应助染小七采纳,获得10
12秒前
yzhilson完成签到 ,获得积分0
13秒前
淡然鸡翅完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
14秒前
15秒前
jw发布了新的文献求助10
15秒前
柏文鸽完成签到,获得积分10
15秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
HIGH DYNAMIC RANGE CMOS IMAGE SENSORS FOR LOW LIGHT APPLICATIONS 1500
Constitutional and Administrative Law 1000
The Social Work Ethics Casebook: Cases and Commentary (revised 2nd ed.). Frederic G. Reamer 800
Holistic Discourse Analysis 600
Vertébrés continentaux du Crétacé supérieur de Provence (Sud-Est de la France) 600
Vertebrate Palaeontology, 5th Edition 530
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5351368
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4484455
关于积分的说明 13959104
捐赠科研通 4383984
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2408721
邀请新用户注册赠送积分活动 1401290
关于科研通互助平台的介绍 1374800