Phosphorylation of the translation initiation factor eIF2α at serine 51 determines the cell fate decisions of Akt in response to oxidative stress
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorylation of the α subunit of the translation initiation factor eIF2 at serine 51 (eIF2αP) is a master regulator of cell adaptation to various forms of stress with implications in antitumor treatments with chemotherapeutic drugs. Herein, we demonstrate that genetic loss of the eIF2α kinases PERK and GCN2 or impaired eIF2αP by genetic means renders immortalized mouse fibroblasts as well as human tumor cells increasingly susceptible to death by oxidative stress. We also show that eIF2αP facilitates Akt activation in cells subjected to oxidative insults. However, whereas Akt activation has a pro-survival role in eIF2αP-proficient cells, the lesser amount of activated Akt in eIF2αP-deficient cells promotes death. At the molecular level, we demonstrate that eIF2αP acts through an ATF4-independent mechanism to control Akt activity via the regulation of mTORC1. Specifically, eIF2αP downregulates mTORC1 activity, which in turn relieves the feedback inhibition of PI3K resulting in the upregulation of the mTORC2-Akt arm. Inhibition of mTORC1 by rapamycin restores Akt activity in eIF2αP-deficient cells but renders them highly susceptible to Akt-mediated death by oxidative stress. Our data demonstrate that eIF2αP acts as a molecular switch that dictates either cell survival or death by activated Akt in response to oxidative stress. Hence, we propose that inactivation of eIF2αP may be a suitable approach to unleash the killing power of Akt in tumor cells treated with pro-oxidant drugs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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