Notice bibliographique
Résumé
The 90 kDa ribosomal S6 kinase (RSK) family is a group of highly conserved Ser/Thr kinases that promote cell proliferation, growth, motility and survival. Deregulated RSK expression or activity has been associated with several human diseases, including cancer. RSK lies downstream of the Ras/mitogen-activated protein kinase (MAPK) signalling pathway and is directly phosphorylated by the extracellular signal-regulated kinases 1 and 2 (ERK1/2). Significant advances in the field of RSK signalling have occurred in the past few years, unravelling novel RSK cellular substrates and biological functions as well as new RSK regulatory mechanisms. Together, these findings suggest that RSK may be a promising therapeutic target for the treatment of cancer, particularly those characterized by oncogenic mutations in components of the Ras signalling pathway. This article briefly describes our current knowledge on the impact of RSK on cell growth and proliferation, as well as RSK-dependent mechanisms associated with tumourigenesis. The potential of targeting RSK in cancer is discussed in light of available data on the biological functions of each RSK family members. Targeting RSK with small molecule inhibitors appears to be a promising path for cancer therapy, but several considerations need to be evaluated and will be discussed in detail.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».