Pharmacological and Genetic Evaluation of Proposed Roles of Mitogen-activated Protein Kinase/Extracellular Signal-regulated Kinase Kinase (MEK), Extracellular Signal-regulated Kinase (ERK), and p90RSK in the Control of mTORC1 Protein Signaling by Phorbol Esters
Notice bibliographique
Résumé
The mammalian target of rapamycin complex 1 (mTORC1) links the control of mRNA translation, cell growth, and metabolism to diverse stimuli. Inappropriate activation of mTORC1 can lead to cancer. Phorbol esters are naturally occurring products that act as potent tumor promoters. They activate isoforms of protein kinase C (PKCs) and stimulate the oncogenic MEK/ERK signaling cascade. They also activate mTORC1 signaling. Previous work indicated that mTORC1 activation by the phorbol ester PMA (phorbol 12-myristate 13-acetate) depends upon PKCs and may involve MEK. However, the precise mechanism(s) through which they activate mTORC1 remains unclear. Recent studies have implicated both the ERKs and the ERK-activated 90-kDa ribosomal S6 kinases (p90(RSK)) in activating mTORC1 signaling via phosphorylation of TSC2 (a regulator of mTORC1) and/or the mTORC1 component raptor. However, the relative importance of each of these kinases and phosphorylation events for the activation of mTORC1 signaling is unknown. The recent availability of MEK (PD184352) and p90(RSK) (BI-D1870) inhibitors of improved specificity allowed us to address the roles of these protein kinases in controlling mTORC1 in a variety of human and rodent cell types. In parallel, we used specific shRNAs against p90(RSK1) and p90(RSK2) to further test their roles in regulating mTORC1 signaling. Our data indicate that p90(RSKs) are dispensable for the activation of mTORC1 signaling by phorbol esters in all cell types tested. Our data also reveal striking diversity in the requirements for MEK/ERK in the control of mTORC1 between different cell types, pointing to additional signaling connections between phorbol esters and mTORC1, which do not involve MEK/ERK. This study provides important information for the design of efficient strategies to combat the hyperactivation of mTORC1 signaling by oncogenic pathways.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».