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Enregistrement W2215255387 · doi:10.1093/neuonc/nov290

Response to “Insulin-like growth factor 1 receptor signaling via Akt: a general therapeutic target in neurocutaneous melanocytosis?”

2015· letter· en· W2215255387 sur OpenAlexaff
Yibing Ruan, Aru Narendran

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePI3K/AKT/mTOR signaling in cancer
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesMorgan Family FoundationSilicon Valley Community Foundation
Mots-clésProtein kinase BInsulin receptorInsulin-like growth factorCancer researchGrowth factorSignal transductionInsulinReceptorMedicineBiologyCell biologyInternal medicineInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this issue, Patel et al describe their initial findings on the implications of IGF-IR mediated signaling in the pathophysiology of neurocutaneous melanocytosis (NCM) with special reference to NRAS and BRAF mutations.1 In particular, this study addresses some of the postulations presented in our recent report that suggested the potential of IGF-IR signaling pathway as a target for therapeutics, based on the observation that the inhibition of IGF-IR leads to loss of viability in NCM cells.2 Although it was not shown directly, the downregulation of IGF-binding proteins (IGFBPs) was suggested as a potential mechanism by which NCM cells may enhance their growth and survival potential. However, the lack of variability in the expression levels of IGFBPs among NRAS and BRAF-mutated NCM cells and normal epidermal melanocytes led to the suggestion that lower IGFBPs are a shared characteristic among melanocytic lineage cells that depend on IGF-IR signaling for cell survival and are not a function of their malignant status.1 This has multiple implications for the application of IGF-IR directed therapeutics. It indicates that such targetable cell populations include those carrying the major known mutations, and thus such an approach would be beneficial for most NCM patients. Interestingly, however, the different extent to which the NRAS and BRAF mutant cells are affected by IGF-IR pathway inhibition suggests that a complex relationship may exist between IGF-IR activity and cells with distinct driver mutations. Further studies with more samples and additional knockin or knockout experiments must be done to decipher this possibility. Moreover, because of the pleiotropic nature of IGF-IR mediated pathways in the growth and survival of melanocytes, such studies are inherently complex. This is to some extent reflected in the seemingly diverse findings reported in recent literature, which may be due to the heterogeneity of the cell types studied, the assays utilized, and the models employed.3 Interpatient variations should also be considered because the IGF-IR pathway (ie, the driver) may function only as a bystander in some patients, and the activity status of IGF-IR may influence only at a distinct phase of its molecular or clinical evolution. It is also uncertain as to what extent the cell culture findings can be translated to provide mechanistic explanations for the tumor biology in vivo. However, while the specifics still remain to be elucidated, there is general agreement on the important role played by IGF-IR mediated processes in the oncogenesis of melanocytic tumors.4–7 The identification of Akt as a nodal point in the convergence of activation signals from key mutations and IGF-IR, which may push melanocytic cells through stages of cell cycle, provides strategies to deal with genomic events that are presently not directly actionable.8 Overall, the preliminary report by Patel et al provides an interesting conceptualization of recent findings (including our report) and presents a lead into a key area for future research to identify effective targeted therapeutics for one of the most difficult- to-cure malignancies in medicine. Conflict of interest statement. The authors declare no conflict of interest.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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