Epidermal Growth Factor Receptor Cell Proliferation Signaling Pathways
Notice bibliographique
Résumé
The epidermal growth factor receptor (EGFR) is a receptor tyrosine kinase that is commonly upregulated in cancers such as in non-small-cell lung cancer, metastatic colorectal cancer, glioblastoma, head and neck cancer, pancreatic cancer, and breast cancer. Various mechanisms mediate the upregulation of EGFR activity, including common mutations and truncations to its extracellular domain, such as in the EGFRvIII truncations, as well as to its kinase domain, such as the L858R and T790M mutations, or the exon 19 truncation. These EGFR aberrations over-activate downstream pro-oncogenic signaling pathways, including the RAS-RAF-MEK-ERK MAPK and AKT-PI3K-mTOR pathways. These pathways then activate many biological outputs that are beneficial to cancer cell proliferation, including their chronic initiation and progression through the cell cycle. Here, we review the molecular mechanisms that regulate EGFR signal transduction, including the EGFR structure and its mutations, ligand binding and EGFR dimerization, as well as the signaling pathways that lead to G1 cell cycle progression. We focus on the induction of CYCLIN D expression, CDK4/6 activation, and the repression of cyclin-dependent kinase inhibitor proteins (CDKi) by EGFR signaling pathways. We also discuss the successes and challenges of EGFR-targeted therapies, and the potential for their use in combination with CDK4/6 inhibitors.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».