Inactivation of <i>NF1</i> Promotes Resistance to EGFR Inhibition in <i>KRAS/NRAS/BRAFV600</i> -Wild-Type Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Through the use of an unbiased, genome-scale CRISPR modifier screen, we identified NF1 suppression as a mechanism of resistance to EGFR inhibition in NRAS/KRAS/BRAFV600-wild-type colorectal cancer cells. Reduced NF1 expression permitted sustained signaling through the MAPK pathway to promote cell proliferation in the presence of EGFR inhibition. Targeting of MEK in combination with EGFR inhibition leads to synergistic antiproliferative activity. Human KRAS/NRAS/BRAFV600-wild-type colorectal cancer cell lines with NF1 mutations displayed reduced NF1 mRNA or protein expression and were resistant to EGFR blockade by gefitinib or cetuximab. Cooccurring loss-of-function mutations in PTEN were associated with resistance to dual EGFR/MEK inhibition but cotreatment with a PI3K inhibitor further suppressed proliferation. Loss of NF1 may be a useful biomarker to identify patients that are less likely to benefit from single-agent anti-EGFR therapy in colorectal cancer and may direct potential combination strategies. Implications: This study suggests that further clinical validation of NF1 status as predictor of response to anti-EGFR targeting antibodies in patients with colorectal cancer with KRAS/NRAS/BRAFV600-wild-type tumors is warranted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».