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Enregistrement W3031904223 · doi:10.1139/bcb-2019-0354

YAP confers resistance to vandetanib in medullary thyroid cancer

2020· article· en· W3031904223 sur OpenAlexvenueno aff
Huan Wang, Jian Tang, Zhiwei Su

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHippo pathway signaling and YAP/TAZ
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVandetanibMedullary thyroid cancerCancer researchMedicineInternal medicineThyroid cancerEndocrinologyPharmacologyCancerReceptorTyrosine kinase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medullary thyroid cancer (MTC) is the third most common thyroid cancer. RET (Rearranged in Transformation) gene mutations are considered as one of the major drivers of MTC. Vandetanib suppresses RET activity, and has shown promise in clinical trials. Unfortunately, acquired resistance to vandetanib has been observed in MTC, although the mechanism was largely unknown. We investigated the critical role of YAP (Yes-Associated Protein) on vandetanib resistance in MTC. For this, TT cells (medullary thyroid cancer cells) were treated with vandetanib for 3 months to generate a vandetanib-resistant cell line (TT-R). We investigated the role of YAP on vandetanib-resistance in TT-R cells by performing cell proliferation and colony formation assays, and examined the antitumor effects of YAP inhibitor and vandetanib in a mouse model of xenografted MTC. The TT-R cells displayed 6-fold higher IC50 to vandetanib than the TT cells. Overexpression of YAP resulted in resistance to vandetanib, whereas knockdown of YAP re-sensitized the TT-R cells to vandetanib. The YAP inhibitor synergized with vandetanib on tumor inhibition. Our results suggest that YAP plays an important role in acquired resistance to vandetanib in MTC, providing basis for combating MTC with YAP inhibitor and vandetanib.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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