Ras Effector Mutant Expression Suggest a Negative Regulator Inhibits Lung Tumor Formation
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is currently the most deadly malignancy in industrialized countries and accounts for 18% of all cancer-related deaths worldwide. Over 70% of patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) are diagnosed at a late stage, with a 5-year survival below 10%. KRAS and the EGFR are frequently mutated in NSCLC and while targeted therapies for patients with EGFR mutations exist, oncogenic KRAS is thus far not druggable. KRAS activates multiple signalling pathways, including the PI3K/Akt pathway, the Raf-Mek-Erk pathway and the RalGDS/Ral pathway. Lung-specific expression of BrafV600E, the most prevalent BRAF mutation found in human tumors, results in Raf-Mek-Erk pathway activation and in the formation of benign adenomas that undergo widespread senescence in a Cre-activated Braf mouse model (Braf(CA)). However, oncogenic KRAS expression in mice induces adenocarcinomas, suggesting additional KRAS-activated pathways cooperate with sustained RAF-MEK-ERK signalling to bypass the oncogene-induced senescence proliferation arrest. To determine which KRAS effectors were responsible for tumor progression, we created four effector domain mutants (S35, G37, E38 and C40) in G12V-activated KRAS and expressed these alone or with BrafV600E in mouse lungs... The S35 and E38 mutants bind to Raf proteins but not PI3K or RalGDS; the G37 mutant binds to RalGDS and not Raf or PI3K and the C40 mutant is specific to PI3K. We designed lentiviral vectors to code for Cre recombinase along with KRAS mutants (V12, V12/S35, V12/G37, V12/E38 or V12/C40) or EGFP as a negative control.. These lentiviruses were used to infect Braf(CA) and wild-type mice. Surprisingly there was a significant decrease in tumor number and penetrance with each KRAS effector domain mutant relative to controls, suggesting that KRAS directly activates effectors with tumor suppressive functions.
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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 | 0,001 |
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 ».