The MiTF/TFE Family of Transcription Factors: Master Regulators of Organelle Signaling, Metabolism, and Stress Adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The microphthalmia family (MITF, TFEB, TFE3, and TFEC) of transcription factors is emerging as global regulators of cancer cell survival and energy metabolism, both through the promotion of lysosomal genes as well as newly characterized targets, such as oxidative metabolism and the oxidative stress response. In addition, MiT/TFE factors can regulate lysosomal signaling, which includes the mTORC1 and Wnt/β-catenin pathways, which are both substantial contributors to oncogenic signaling. This review describes recent discoveries in MiT/TFE research and how they impact multiple cancer subtypes. Furthermore, the literature relating to TFE-fusion proteins in cancers and the potential mechanisms through which these genomic rearrangements promote tumorigenesis is reviewed. Likewise, the emerging function of the Folliculin (FLCN) tumor suppressor in negatively regulating the MiT/TFE family and how loss of this pathway promotes cancer is examined. Recent reports are also presented that relate to the role of MiT/TFE–driven lysosomal biogenesis in sustaining cancer cell metabolism and signaling in nutrient-limiting conditions. Finally, a discussion is provided on the future directions and unanswered questions in the field. In summary, the research surrounding the MiT/TFE family indicates that these transcription factors are promising therapeutic targets and biomarkers for cancers that thrive in stressful niches. Mol Cancer Res; 15(12); 1637–43. ©2017 AACR.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».