Epidermal Growth Factor Receptor Signaling Synergizes with Hedgehog/GLI in Oncogenic Transformation via Activation of the MEK/ERK/JUN Pathway
Notice bibliographique
Résumé
Persistent activation of the Hedgehog (HH)/GLI signaling pathway has been implicated in the development of a number of human cancers. The GLI zinc finger transcription factors act at the end of the HH signaling cascade to control gene expression, and recent studies have shown that the activity of GLI proteins can be additionally modified by integration of distinct signals, such as the MEK/extracellular signal-regulated kinase (ERK) and phosphinositide-3 kinase (PI3K)/AKT pathway. However, little is known about the identity of the upstream activators of these HH/GLI interacting signaling pathways in cancer. Here, we provide evidence that integration of the HH/GLI and epidermal growth factor receptor (EGFR) pathway synergistically induces oncogenic transformation, which depends on EGFR-mediated activation of the RAS/RAF/MEK/ERK but not of the PI3K/AKT pathway. EGFR/MEK/ERK signaling induces JUN/activator protein 1 activation, which is essential for oncogenic transformation, in combination with the GLI activator forms GLI1 and GLI2. Furthermore, pharmacologic inhibition of EGFR and HH/GLI efficiently reduces growth of basal cell carcinoma (BCC) cell lines derived from mice with activated HH/GLI signaling. The results identify the synergistic integration of GLI activator function and EGFR signaling as a critical step in oncogenic transformation and provide a molecular basis for therapeutic opportunities relying on combined inhibition of the HH/GLI and EGFR/MEK/ERK/JUN pathway in BCC.
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 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».