RSK1 Activation Promotes Invasion in Nodular Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
The two major melanoma histologic subtypes, superficial spreading and nodular melanomas, differ in their speed of dermal invasion but converge biologically once they invade and metastasize. Herein, we tested the hypothesis that distinct molecular alterations arising in primary melanoma cells might persist as these tumors progress to invasion and metastasis. Ribosomal protein S6 kinase, 90 kDa, polypeptide 1 (RSK1; official name RPS6KA1) was significantly hyperactivated in human melanoma lines and metastatic tissues derived from nodular compared with superficial spreading melanoma. RSK1 was constitutively phosphorylated at Ser-380 in nodular but not superficial spreading melanoma and did not directly correlate with BRAF or MEK activation. Nodular melanoma cells were more sensitive to RSK1 inhibition using siRNA and the pharmacological inhibitor BI-D1870 compared with superficial spreading cells. Gene expression microarray analyses revealed that RSK1 orchestrated a program of gene expression that promoted cell motility and invasion. Differential overexpression of the prometastatic matrix metalloproteinase 8 and tissue inhibitor of metalloproteinases 1 in metastatic nodular compared with metastatic superficial spreading melanoma was observed. Finally, using an in vivo zebrafish model, constitutive RSK1 activation increased melanoma invasion. Together, these data reveal a novel role for activated RSK1 in the progression of nodular melanoma and suggest that melanoma originating from different histologic subtypes may be biologically distinct and that these differences are maintained as the tumors invade and metastasize.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».