LKB1 Catalytic Activity Contributes to Estrogen Receptor α Signaling
Notice bibliographique
Résumé
The tumor suppressor serine-threonine kinase LKB1 is mutated in Peutz-Jeghers syndrome (PJS) and in epithelial cancers, including hormone-sensitive organs such as breast, ovaries, testes, and prostate. Clinical studies in breast cancer patients show low LKB1 expression is related to poor prognosis, whereas in PJS, the risk of breast cancer is similar to the risk from germline mutations in breast cancer (BRCA) 1/BRCA2. In this study, we investigate the role of LKB1 in estrogen receptor alpha (ERalpha) signaling. We demonstrate for the first time that LKB1 binds to ERalpha in the cell nucleus in which it is recruited to the promoter of ERalpha-responsive genes. Furthermore, LKB1 catalytic activity enhances ERalpha transactivation compared with LKB1 catalytically deficient mutants. The significance of our discovery is that we demonstrate for the first time a novel functional link between LKB1 and ERalpha. Our discovery places LKB1 in a coactivator role for ERalpha signaling, broadening the scientific scope of this tumor suppressor kinase and laying the groundwork for the use of LKB1 as a target for the development of new therapies against breast cancer.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».