Translational control in the tumor microenvironment promotes lung metastasis: Phosphorylation of eIF4E in neutrophils
Notice bibliographique
Résumé
The translation of mRNAs into proteins serves as a critical regulatory event in gene expression. In the context of cancer, deregulated translation is a hallmark of transformation, promoting the proliferation, survival, and metastatic capabilities of cancer cells. The best-studied factor involved in the translational control of cancer is the eukaryotic translation initiation factor 4E (eIF4E). We and others have shown that eIF4E availability and phosphorylation promote metastasis in mouse models of breast cancer by selectively augmenting the translation of mRNAs involved in invasion and metastasis. However, the impact of translational control in cell types within the tumor microenvironment (TME) is unknown. Here, we demonstrate that regulatory events affecting translation in cells of the TME impact cancer progression. Mice bearing a mutation in the phosphorylation site of eIF4E (S209A) in cells comprising the TME are resistant to the formation of lung metastases in a syngeneic mammary tumor model. This is associated with reduced survival of prometastatic neutrophils due to decreased expression of the antiapoptotic proteins BCL2 and MCL1. Furthermore, we demonstrate that pharmacological inhibition of eIF4E phosphorylation prevents metastatic progression in vivo, supporting the development of phosphorylation inhibitors for clinical use.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».