<i>RAS</i> Mutations in Cutaneous Squamous-Cell Carcinomas in Patients Treated with BRAF Inhibitors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cutaneous squamous-cell carcinomas and keratoacanthomas are common findings in patients treated with BRAF inhibitors. METHODS: We performed a molecular analysis to identify oncogenic mutations (HRAS, KRAS, NRAS, CDKN2A, and TP53) in the lesions from patients treated with the BRAF inhibitor vemurafenib. An analysis of an independent validation set and functional studies with BRAF inhibitors in the presence of the prevalent RAS mutation was also performed. RESULTS: Among 21 tumor samples, 13 had RAS mutations (12 in HRAS). In a validation set of 14 samples, 8 had RAS mutations (4 in HRAS). Thus, 60% (21 of 35) of the specimens harbored RAS mutations, the most prevalent being HRAS Q61L. Increased proliferation of HRAS Q61L-mutant cell lines exposed to vemurafenib was associated with mitogen-activated protein kinase (MAPK)-pathway signaling and activation of ERK-mediated transcription. In a mouse model of HRAS Q61L-mediated skin carcinogenesis, the vemurafenib analogue PLX4720 was not an initiator or a promoter of carcinogenesis but accelerated growth of the lesions harboring HRAS mutations, and this growth was blocked by concomitant treatment with a MEK inhibitor. CONCLUSIONS: Mutations in RAS, particularly HRAS, are frequent in cutaneous squamous-cell carcinomas and keratoacanthomas that develop in patients treated with vemurafenib. The molecular mechanism is consistent with the paradoxical activation of MAPK signaling and leads to accelerated growth of these lesions. (Funded by Hoffmann-La Roche and others; ClinicalTrials.gov numbers, NCT00405587, NCT00949702, NCT01001299, and NCT01006980.).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle