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Enregistrement W2094097070 · doi:10.1158/1535-7163.targ-13-b69

Abstract B69: Dynamic reprogramming of signaling following Met inhibition reveals pathways for cell proliferation and negative feedback in gastric cancer.

2013· article· en· W2094097070 sur OpenAlexaff
Andrea Lai, Sean Cory, Hong Zhao, Bita Sehat, Ali Asghar Tofigh, Marie‐Christine Guiot, Crista Thompson, Emily Bell, Nicholas Bertos, Lorenzo Ferri, Michael Hallett, Morag Park

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver physiology and pathology
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPI3K/AKT/mTOR pathwayMAPK/ERK pathwayReceptor tyrosine kinaseCancerProtein kinase BCell growthReprogrammingCancer researchBiologySignal transductionCancer cellKinaseCell biologyCellGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Met receptor tyrosine kinase activates multiple signalling pathways in response to stimulation by ligand. However, the signalling events that occur under chronic Met activation in cancer cells are poorly understood. Utilizing a pharmacological small-molecule inhibitor of Met, we demonstrate that the gastric cancer cell lines, Okajima, MKN45, Snu-5 and KATO II are dependent on Met signalling for proliferation and anchorage-independent growth. We show that short-term inhibition of Met leads to waves of changes in gene expression such as a rapid loss of immediate-early genes, negative regulators, and a more delayed decrease in genes involved in the cell-cycle and proliferation. At the post-translational level, the Ras-Erk, PI3K-Akt and STAT3 pathways were all found to be dependent on Met signalling in these cells, though STAT3 signalling was the key requirement for proliferation, downstream from Met. We also observed the loss of negative regulators of Erk signalling, such as DUSP4 and DUSP6, which allowed for Mek-dependent reactivation of Erk, in the presence of Met inhibitor. As Met inhibitors are currently in clinical trials, it is essential to understand the molecular events that occur upon treatment, such that we can more effectively target sensitive tumours and avoid resistance. Citation Information: Mol Cancer Ther 2013;12(11 Suppl):B69. Citation Format: Andrea Lai, Sean Cory, Hong Zhao, Bita Sehat, Ali Tofigh, Marie-Christine Guiot, Crista Thompson, Emily S. Bell, Nicholas Bertos, Lorenzo E. Ferri, Michael Hallett, Morag Park. Dynamic reprogramming of signaling following Met inhibition reveals pathways for cell proliferation and negative feedback in gastric cancer. [abstract]. In: Proceedings of the AACR-NCI-EORTC International Conference: Molecular Targets and Cancer Therapeutics; 2013 Oct 19-23; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2013;12(11 Suppl):Abstract nr B69.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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