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Enregistrement W2114358393 · doi:10.1051/medsci/2010265459

Mécanisme d’activation de l’oncogène<i>BRAF</i>

2010· article· fr· W2114358393 sur OpenAlexaff
Hugo Lavoie, Marc Therrien

Notice bibliographique

Revuemédecine/sciences · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryCancer researchMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

> L'activation anormale de la protéine kinase BRAF ou de composantes de la voie ERK dont elle fait partie se manifeste dans une forte proportion de tumeurs cancéreuses humaines [1].BRAF elle-même est mutée dans 8 % des cancers avec des incidences élevées dans les mélanomes (70 %) et les tumeurs thyroïdiennes (33 %) [2].BRAF s'avère donc être une cible de choix dans les thérapies anticancéreuses comme en témoignent plusieurs essais cliniques en cours [1].Dans sa forme la plus simple, la voie ERK comprend trois kinases, soit RAF, MEK et ERK/MAPK, qui transmettent par le biais de phosphorylations en cascade les signaux émis par la petite GTPase RAS.Cette dernière est elle-même activée par des récepteurs membranaires, le plus souvent des récepteurs à activité tyrosine kinase (RTK), en réponse à des signaux extracellulaires de prolifération, de différenciation ou de survie cellulaire [3].Le module RAF-MEK-ERK est l'un des mieux caractérisés dans le domaine de la signalisation intracellulaire.Cependant, plusieurs stades du mécanisme restent encore à élucider comme, par exemple, la séquence exacte des événements conduisant à l'activation catalytique de RAF. Complexité du mécanisme d'activation de RAFL'activation de RAF passe par plusieurs étapes.Certaines mettent en œuvre des régulations non covalentes qui modifient la localisation subcellulaire de RAF ou la conformation de sa structure tridimensionnelle, tandis que d'autres de RAF [5,6].Nos travaux récents, qui font l'objet de la présente nouvelle, ont révélé le mécanisme par lequel KSR contribue à l'activation de RAF.De plus, ils dévoilent un aspect central du processus d'activation de RAF insoupçonné jusqu'ici.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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