Loss of lkb1 Expression Reduces the Latency of ErbB2-Mediated Mammary Gland Tumorigenesis, Promoting Changes in Metabolic Pathways
Notice bibliographique
Résumé
The tumor suppressor kinase LKB1 is mutated in a broad range of cancers however, the role of LKB1 mammary gland tumorigenesis is not fully understood. Evaluation of human breast cancer tissue microarrays, indicate that 31% of HER2 positive samples lacked LKB1 expression. To expand on these observations, we crossed STK11 (fl/fl) mice with mice genetically engineered to express activated Neu/HER2-MMTV-Cre (NIC) under the endogenous Erbb2 promoter, to generate STK11 (-/-/) NIC mice. In these mice, the loss of lkb1 expression reduced the latency of ErbB2-mediated tumorigenesis compared to the latency of tumorigenesis in NIC mice alone. Analysis of STK11(-/-/)NIC mammary tumors revealed hyperactivation of mammalian target of rapamycin (mTOR) through both mTORC1 and mTORC2 pathways as determined by the phosphorylation status of ribosomal protein S6 and AKT. Furthermore, STK11(-/-/)NIC mammary tumors had elevated ATP levels along with changes in metabolic enzymes and metabolites. The treatment of primary mammary tumor cells with specific mTOR inhibitors AZD8055 and Torin1, that target both mTOR complexes, attenuated mTOR activity and decreased expression of glycolytic enzymes. Our findings underscore the existence of a molecular interplay between LKB1-AMPK-mTORC1 and ErbB2-AKT-mTORC2 pathways with mTOR at its epicenter, suggestive that loss of LKB1 expression may serve as a marker for hyperactivated mTOR in HER2 positive breast cancer and warranting further investigation into therapeutics that target LKB1-AMPK-mTOR and glycolytic pathways.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».