Translational control of aberrant stress responses as a hallmark of cancer
Notice bibliographique
Résumé
Altered mRNA translational control is emerging as a critical factor in cancer development and progression. Targeting specific elements of the translational machinery, such as mTORC1 or eIF4E, is emerging as a new strategy for innovative cancer therapy. While translation of most mRNAs takes place through cap-dependent mechanisms, a sub-population of cellular mRNA species, particularly stress-inducible mRNAs with highly structured 5'-UTR regions, are primarily translated through cap-independent mechanisms. Intriguingly, many of these mRNAs encode proteins that are involved in tumour cell adaptation to microenvironmental stress, and thus linked to aggressive behaviour including tumour invasion and metastasis. This necessitates a rigorous search for links between microenvironmental stress and aggressive tumour phenotypes. Under stress, cells block global protein synthesis to preserve energy while maintaining selective synthesis of proteins that support cell survival. One highly conserved mechanism to regulate protein synthesis under cell stress is to sequester mRNAs into cytosolic aggregates called stress granules (SGs), where their translation is silenced. SGs confer survival advantages and chemotherapeutic resistance to tumour cells under stress. Recently, it has been shown that genetically blocking SG formation dramatically reduces tumour invasive and metastatic capacity in vivo. Therefore, targeting SG formation might represent a potential treatment strategy to block cancer metastasis. Here, we present the critical link between selective mRNA translation, stress adaptation, SGs, and tumour progression. Further, we also explain how deciphering mechanisms of selective mRNA translation occurs under cell stress holds great promise for the identification of new targets in the treatment of cancer. Copyright © 2018 Pathological Society of Great Britain and Ireland. Published by John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».