Random Mutagenesis Reveals Residues of JAK2 Critical in Evading Inhibition by a Tyrosine Kinase Inhibitor
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The non-receptor tyrosine kinase JAK2 is implicated in a group of myeloproliferative neoplasms including polycythemia vera, essential thrombocythemia, and primary myelofibrosis. JAK2-selective inhibitors are currently being evaluated in clinical trials. Data from drug-resistant chronic myeloid leukemia patients demonstrate that treatment with a small-molecule inhibitor generates resistance via mutation or amplification of BCR-ABL. We hypothesize that treatment with small molecule inhibitors of JAK2 will similarly generate inhibitor-resistant mutants in JAK2. METHODOLOGY: In order to identify inhibitor-resistant JAK2 mutations a priori, we utilized TEL-JAK2 to conduct an in vitro random mutagenesis screen for JAK2 alleles resistant to JAK Inhibitor-I. Isolated mutations were evaluated for their ability to sustain cellular growth, stimulate downstream signaling pathways, and phosphorylate a novel JAK2 substrate in the presence of inhibitor. CONCLUSIONS: Mutations were found exclusively in the kinase domain of JAK2. The panel of mutations conferred resistance to high concentrations of inhibitor accompanied by sustained activation of the Stat5, Erk1/2, and Akt pathways. Using a JAK2 substrate, enhanced catalytic activity of the mutant JAK2 kinase was observed in inhibitor concentrations 200-fold higher than is inhibitory to the wild-type protein. When testing the panel of mutations in the context of the Jak2 V617F allele, we observed that a subset of mutations conferred resistance to inhibitor, validating the use of TEL-JAK2 in the initial screen. These results demonstrate that small-molecule inhibitors select for JAK2 inhibitor-resistant alleles, and the design of next-generation JAK2 inhibitors should consider the location of mutations arising in inhibitor-resistant screens.
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 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 ».