Notice bibliographique
Résumé
Abstract RAS proteins are frequently mutated in cancer (~30% of all human tumors) and an estimated worldwide death toll of RAS-associated cancers exceeds 2 million/yr. Despite enormous efforts in RAS research over three decades, there is no clinically approved RAS inhibitor and the RAS protein remains a challenging target for cancer therapy development. In order to overcome this challenge, we sought to better understand how RAS functions under physiologic conditions and alters related signaling pathways in the mutant RAS-driven tumors. Fully matured protein K-RAS4B, the major target for cancer therapeutics, is prenylated and methylated at the carboxy-terminus, which enables K-RAS4B to anchor to the plasma membrane where it receives an upstream signal and transmits the signal to a number of downsteam pathways. There is, however, a large gap in our understanding of how the matured K-RAS4B protein functions at the surface of the plasma membrane. As a first step, we sought to develop new conformational and functional assays for the RAS protein on lipid bilayers (i.e., nanodiscs) using various biochemical and biophysical techniques. We elucidated how the membrane environment dictates the conformation of K-RAS4B and how oncogenic mutations influence the membrane-dependent conformational states of the protein (Mazhab-Jafari et al., PNAS 2015). More recently, we have been investigating multiple aspects of K-RAS4B functions and I will discuss (i) how the biologic membrane influences K-RAS4B interaction with a binding domain of RAF kinases and (ii) how we could inhibit K-RAS4B at the membrane surface by small molecules (Fang et al., Cell Chem Biol 2018) and an engineered protein. Supported by CCS, CIHR, CFI and PMCF. Citation Format: Mitsu Ikura. Targeting K-RAS4B on biologic membranes [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Targeting RAS-Driven Cancers; 2018 Dec 9-12; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Res 2020;18(5_Suppl):Abstract nr IA09.
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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 | 0,000 |
| 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 ».