Interaction between <i>MYC</i> and <i>MCL1</i> in the Genesis and Outcome of Non–Small-Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
MYC exerts both positive and negative functions in cancer cells, such that its procancerous effects are unmasked only after its anticancer effects are blocked. Here we used multiple mouse models of lung adenocarcinoma to identify genetic events that can cooperate with MYC activation to promote the genesis of non-small-cell lung cancer (NSCLC), the most common form of lung cancer in humans. MYC overexpression targeted to pulmonary alveolar cells was sufficient to induce lung adenomas and carcinomas. Tumorigenesis was assisted by either spontaneous mutations in Kras or experimental introduction of activated RAS, but investigations revealed that additional events were required to circumvent apoptosis, one of the most significant negative functions exerted by MYC. We determined that overexpression of the antiapoptotic protein MCL1 was sufficient to circumvent apoptosis in this setting. Previous clinical studies have indicated that prognosis of human NSCLC is not associated with MCL1, despite its overexpression in many NSCLCs. In reexamining the prognostic value in this setting, we found that MCL1 overexpression does correlate with poor patient survival, but only when accompanied by MYC overexpression. Our findings therefore produce a convergence of mouse and human results that explain how MCL1 can block an important negative consequence of MYC overexpression in both experimental models and clinical cases of NSCLC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».