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Enregistrement W2613099917 · doi:10.1158/1538-7445.transcontrol16-ia09

Abstract IA09: Translational control of the tumor microenvironment

2017· article· en· W2613099917 sur OpenAlexaff
Nathaniel Robichaud, Qianyu Guo, Sonia V. del Rincón, Wilson H. Miller, Peter M. Siegel, Brian Hsu, Nahum Sonenberg

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePI3K/AKT/mTOR signaling in cancer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchMetastasisTumor microenvironmentEIF4ECarcinogenesisPhosphorylationKinaseBiologyCancerMedicinePathologyInternal medicineMessenger RNACell biologyTranslation (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Translational control has emerged as a critical determinant in tumorigenesis. The mRNA cap-binding protein eIF4E is an oncoprotein that plays an important role in cancer initiation and progression. We recently demonstrated that eIF4E phosphorylation on serine 209 by the Map Kinase Integrating Kinases (MNK1/2) promotes epithelial to mesenchymal transition, invasion and metastasis. We recently discovered a critical importance of eIF4E phosphorylation in the tumor microenvironment (TME) for the metastatic process. To investigate the role of eIF4E phosphorylation in the TME, we utilized a syngeneic model in which a murine mammary tumor cell line (66cl4) was orthotopically injected into mice bearing the non-phosphorylatable eIF4E ^S209A mutation and their WT counterparts. Tumor growth was monitored by caliper measurements, and tissues were collected for histological assessment and immunohistochemistry. The onset of tumor formation was significantly delayed in eIF4E ^S209A mice. However, established tumors showed no differences in growth, proliferation, apoptosis, vascularization or immune infiltration. Strikingly, eIF4E ^S209A mice were nearly completely resistant to the formation of lung metastases from primary mammary tumors. Metastatic potential in this model was correlated with neutrophil accumulation in the spleen, blood and lungs of WT mice, which was significantly reduced in eIF4E ^S209A mice. Furthermore, treatment of tumor-bearing WT mice with an inhibitor of MNK1/2 significantly reduced lung metastasis without affecting primary tumor growth. Considering that eIF4E phosphorylation in both the TME and cancer cells promotes metastasis, our findings support the development of MNK inhibitors for metastasis prevention. Citation Format: Nathaniel Robichaud, Qianyu Guo, Sonia del Rincon, Wilson H. Miller, Peter Siegel, Brian Hsu, Nahum Sonenberg. Translational control of the tumor microenvironment. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Translational Control of Cancer: A New Frontier in Cancer Biology and Therapy; 2016 Oct 27-30; San Francisco, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(6 Suppl):Abstract nr IA09.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,330 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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