Inactivation of the mTORC1-Eukaryotic Translation Initiation Factor 4E Pathway Alters Stress Granule Formation
Notice bibliographique
Résumé
Stress granules (SG) are cytoplasmic multimeric RNA bodies that form under stress conditions known to inhibit cap-dependent translation. SG contain translation initiation factors, RNA binding proteins, and signaling molecules. SG are known to inhibit apoptotic pathways, thus contributing to chemo- and radioresistance in tumor cells. However, whether stress granule formation involves oncogenic signaling pathways is currently unknown. Here, we report a novel role of the mTORC1-eukaryotic translation initiation factor 4E (eIF4E) pathway, a key regulator of cap-dependent translation initiation of oncogenic factors, in SG formation. mTORC1 specifically drives the eIF4E-mediated formation of SG through the phosphorylation of 4E-BP1, a key factor known to inhibit formation of the mTORC1-dependent eIF4E-eIF4GI interactions. Disrupting formation of SG by inactivation of mTOR with its specific inhibitor pp242 or by depletion of eIF4E or eIF4GI blocks the SG-associated antiapoptotic p21 pathway. Finally, pp242 sensitizes cancer cells to death in vitro and inhibits the growth of chemoresistant tumors in vivo. This work therefore highlights a novel role of the oncogenic mTORC1-eIF4E pathway, namely, the promotion of formation of antiapoptotic SG.
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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) | 0,001 | 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 ».