Treatment of cancer cells with Lapatinib negatively regulates general translation and induces stress granules formation
Notice bibliographique
Résumé
Stress granules (SG) are cytoplasmic RNA granules that form during various types of stress known to inhibit general translation, including oxidative stress, hypoxia, endoplasmic reticulum stress (ER), ionizing radiations or viral infection. Induction of these SG promotes cell survival in part through sequestration of proapoptotic molecules, resulting in the inactivation of cell death pathways. SG also form in cancer cells, but studies investigating their formation upon treatment with chemotherapeutics are very limited. Here we identified Lapatinib (Tykerb / Tyverb®), a tyrosine kinase inhibitor used for the treatment of breast cancers as a new inducer of SG in breast cancer cells. Lapatinib-induced SG formation correlates with the inhibition of general translation initiation which involves the phosphorylation of the translation initiation factor eIF2α through the kinase PERK. Disrupting PERK-SG formation by PERK depletion experiments sensitizes resistant breast cancer cells to Lapatinib. This study further supports the assumption that treatment with anticancer drugs activates the SG pathway, which may constitute an intrinsic stress response used by cancer cells to resist treatment.
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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) | 0,002 | 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 ».