Inhibiting EGF Receptor or SRC Family Kinase Signaling Overcomes BRAF Inhibitor Resistance in Melanoma
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: We generated cell lines resistant to BRAF inhibitors and show that the EGF receptor (EGFR)-SRC family kinase (SFK)-STAT3 signaling pathway was upregulated in these cells. In addition to driving proliferation of resistant cells, this pathway also stimulated invasion and metastasis. EGFR inhibitors cooperated with BRAF inhibitors to block the growth of the resistant cells in vitro and in vivo, and monotherapy with the broad specificity tyrosine kinase inhibitor dasatinib blocked growth and metastasis in vivo. We analyzed tumors from patients with intrinsic or acquired resistance to vemurafenib and observed increased EGFR and SFK activity. Furthermore, dasatinib blocked the growth and metastasis of one of the resistant tumors in immunocompromised mice. Our data show that BRAF inhibitor-mediated activation of EGFR-SFK-STAT3 signaling can mediate resistance in patients with BRAF-mutant melanoma. We describe 2 treatments that seem to overcome this resistance and could deliver therapeutic efficacy in patients with drug-resistant BRAF-mutant melanoma. SIGNIFICANCE: Therapies that target the driver oncogenes in cancer can achieve remarkable responses if patients are stratified for treatment. However, as with conventional therapies, patients often develop acquired resistance to targeted therapies, and a proportion of patients are intrinsically resistant and fail to respond despite the presence of an appropriate driver oncogene mutation. We found that the EGFR/SFK pathway mediated resistance to vemurafenib in BRAF -mutant melanoma and that BRAF and EGFR or SFK inhibition blocked proliferation and invasion of these resistant tumors, providing potentially effective therapeutic options for these patients.
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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.
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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