Impact of p85α Alterations in Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K) pathway plays a central role in the regulation of cell signaling, proliferation, survival, migration and vesicle trafficking in normal cells and is frequently deregulated in many cancers. The p85α protein is the most characterized regulatory subunit of the class IA PI3Ks, best known for its regulation of the p110-PI3K catalytic subunit. In this review, we will discuss the impact of p85α mutations or alterations in expression levels on the proteins p85α is known to bind and regulate. We will focus on alterations within the N-terminal half of p85α that primarily regulate Rab5 and some members of the Rho-family of GTPases, as well as those that regulate PTEN (phosphatase and tensin homologue deleted on chromosome 10), the enzyme that directly counteracts PI3K signaling. We highlight recent data, mapping the interaction surfaces of the PTEN⁻p85α breakpoint cluster region homology (BH) domain, which sheds new light on key residues in both proteins. As a multifunctional protein that binds and regulates many different proteins, p85α mutations at different sites have different impacts in cancer and would necessarily require distinct treatment strategies to be effective.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».