The FGFR4-G388R Polymorphism Promotes Mitochondrial STAT3 Serine Phosphorylation to Facilitate Pituitary Growth Hormone Cell Tumorigenesis
Notice bibliographique
Résumé
Pituitary tumors are common intracranial neoplasms, yet few germline abnormalities have been implicated in their pathogenesis. Here we show that a single nucleotide germline polymorphism (SNP) substituting an arginine (R) for glycine (G) in the FGFR4 transmembrane domain can alter pituitary cell growth and hormone production. Compared with FGFR4-G388 mammosomatotroph cells that support prolactin (PRL) production, FGFR4-R388 cells express predominantly growth hormone (GH). Growth promoting effects of FGFR4-R388 as evidenced by enhanced colony formation was ascribed to Src activation and mitochondrial serine phosphorylation of STAT3 (pS-STAT3). In contrast, diminished pY-STAT3 mediated by FGFR4-R388 relieved GH inhibition leading to hormone excess. Using a knock-in mouse model, we demonstrate the ability of FGFR4-R385 to promote GH pituitary tumorigenesis. In patients with acromegaly, pituitary tumor size correlated with hormone excess in the presence of the FGFR4-R388 but not the FGFR4-G388 allele. Our findings establish a new role for the FGFR4-G388R polymorphism in pituitary oncogenesis, providing a rationale for targeting Src and STAT3 in the personalized treatment of associated disorders.
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 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 | 0,001 | 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 ».