Translation initiation factor eIF4F modifies the dexamethasone response in multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Enhanced protein synthesis capacity is associated with increased tumor cell survival, proliferation, and resistance to chemotherapy. Cancers like multiple myeloma (MM), which display elevated activity in key translation regulatory nodes, such as the PI3K/mammalian target of rapamycin and MYC-eukaryotic initiation factor (eIF) 4E pathways, are predicted to be particularly sensitive to therapeutic strategies that target this process. To identify novel vulnerabilities in MM, we undertook a focused RNAi screen in which components of the translation apparatus were targeted. Our screen was designed to identify synthetic lethal relationships between translation factors or regulators and dexamethasone (DEX), a corticosteroid used as frontline therapy in this disease. We find that suppression of all three subunits of the eIF4F cap-binding complex synergizes with DEX in MM to induce cell death. Using a suite of small molecules that target various activities of eIF4F, we observed that cell survival and DEX resistance are attenuated upon eIF4F inhibition in MM cell lines and primary human samples. Levels of MYC and myeloid cell leukemia 1, two known eIF4F-responsive transcripts and key survival factors in MM, were reduced upon eIF4F inhibition, and their independent suppression also synergized with DEX. Inhibition of eIF4F in MM exerts pleotropic effects unraveling a unique therapeutic opportunity.
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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 ».