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Enregistrement W2024968250 · doi:10.1073/pnas.1402650111

Translation initiation factor eIF4F modifies the dexamethasone response in multiple myeloma

2014· article· en· W2024968250 sur OpenAlexafffund
Françis Robert, William Roman, Alexandre Bramoullé, Christof Fellmann, Anne Roulston, Chaim Shustik, John A. Porco, Gordon C. Shore, Michaël Sébag, Jerry Pelletier

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePI3K/AKT/mTOR signaling in cancer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyPI3K/AKT/mTOR pathwayTranslation (biology)Cancer researchCell biologyEIF4ERNA interferenceSignal transductionMessenger RNAGeneticsRNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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